黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2018年01月15日

#Julia言語に関するFAQの一つに

どうして末尾再帰最適化していないのか？

があります。開発者自身の回答を

github.com/JuliaLang/juli...

で I'm a schemehead and appreciate TCO (tail-call optimization)と述べているJeff Bezansonさんによる

groups.google.com/forum/m/#!msg/...

での発言で読めます。

タグ： Julia言語

posted at 23:59:48

#Julia言語

 ucidatascienceinitiative.github.io/IntroToJulia/H...

Julia言語が

Just-In-Time (JIT) compiled

で

type-stability through specialization via multiple-dispatch

な言語であることの解説。

例えばJulia言語で 2^(-4) がエラーになる理由は type-stability の確保。

タグ： Julia言語

posted at 23:53:16

TJO @TJO_datasci

基本的に近年の機械学習業界はオープンソースのコミュニティと歩調を揃えて発展してきたので「オープンなコミュニティ」とは相性がとことん良いし、「クローズドなコミュニティ」とは相性がとことん悪い。Kaggleが好例。類推するに、オープンなコミュニティの構築を拒否する勢力はどのみちもたない

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posted at 23:16:57

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TJO @TJO_datasci

ミュートではなくブロックする意義を挙げるとすれば「相手に自分のツイートを見られずに済むこと」なので、要はツイートを見られていちいち論われるのを嫌ったのだと推察する。なおここの代表に以前フォローされててブログへの言及までされてたのに今はブロックされてるので、多分そういう動機かと pic.twitter.com/KbSlV7Wnvn

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posted at 23:07:08

Juliaでもipywidgets のようにスライダーを使ってパラメータをいじくる方法があるみたい．わくわく・・・誰か使ってみて．#Julia言語 link is here ->
github.com/JuliaGizmos/In...

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posted at 23:01:20

tpapp.github.io/post/common-li...
Switching from Common Lisp to Julia
2017/10/15 julia lisp

は(英語さえ読めれば) #Julia言語を使う利点をとてもわかりやすく説明しているのでおすすめ。Julia言語特有のスタイル(Common Lispでは不可能なスタイル)がどういうものかがわかります。

タグ： Julia言語

posted at 22:57:57

らじうむ小山_PPPMP @Ra_koyama

@AS_Insects @musicisthebest_ 皮肉だと思うのだけど、マジにうなづく人もいると思うなぁ…

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posted at 22:47:54

rangeの例のExample #Julia言語 end があるおかげで一行で書ける． pic.twitter.com/Y0NKVqxZgT

タグ： Julia言語

posted at 22:24:33

adhara_mathphys @adhara_mathphys

須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama

双対数、二重数、の2種類の訳語があるそうです。

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posted at 22:24:02

ベイズ推論やガウス過程といったものの良い点は，別に数学的に美しいからとかではなく，泥臭いドメイン知識やヒューリスティクスを柔軟性・一貫性を持って組み込めるAPIを提供しているところなんですよね．

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posted at 22:20:33

#数楽ふうむ。dual numberに「二重数」という訳語が割り振られていたのか。知らなかった。

本質は

ε^2 = 0 を満たす「無限小元」εを代数的に正当化すること

でしかない。ε^n = 0 に単純に一般化できる。射影極限を取れば形式べき級数が得られる。

タグ：数楽

posted at 22:19:43

Ι.Σ. @FortUniE32B

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

卒論終わって落ち着いたらプログラミング言語いじって数学してみたいけど、色んな言語があってどれがいいのかよく分からん

ツイッターみてるとpythonとかjuliaあたりが気になる所ではある

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posted at 22:07:02

@kuromoyo 別物です。前者はFloat64を要素とする2次元配列の型なのに対し，後者は「Float64を要素とする1次元配列」を要素とする任意次元配列の型です。

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posted at 22:05:42

人生で初めて某オープンソースのGithubのIssueにコメントを入れた．

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posted at 22:05:38

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pip install julia でOKですね． pic.twitter.com/aOjMvp8eVQ

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posted at 21:50:33

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

有理数の計算自体は #ruby でも桁溢れとか気にせず出来たのだけど其れで図を描く段になると #ruby 周りが混沌とするのと当然数式なんかが添えられない。その点 #JuliaLang で #Jupyter なら♬ という企画。ちゃんと言葉と数式による説明も入れてみよう。とはいえ描画の精度は対して期待できない。

タグ： JuliaLang Jupyter ruby

posted at 21:44:53

#Julia言語

イジング模型だけではなく、ボルツマンマシンも "Hello, World!" だということらしい。世の中の進歩は速い。😝

twitter.com/missing_proble...

タグ： Julia言語

posted at 21:39:54

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama

gist.github.com/anonymous/ddb3...
#JuliaLang で今まで観ることに難儀したものを観るお試し。図は #Luxor で。それ以外は大したことをしていない。点や直線を描く事がまだサクサクできない。高校生でも経験できる #カオス？

タグ： JuliaLang Luxor カオス

posted at 21:27:19

ガウス過程はやはりNeal Lawrence先生の説明が一番直観的です。ベイズでは下記の3ステップを積分計算で行います。 pic.twitter.com/P2HIXnvSbA

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posted at 21:27:03

filinion @filinion_es

「ちがいはいくつ」が「のこりはいくつ」と同じく引き算だとうまく飲み込めない子はよくいる。しかし「ふえるといくつ」と「あわせていくつ」は子どもにとってほぼ同じ概念で、無理に区別させる意味はないと思う。 / “「等分除・包含除」「求…” htn.to/gQBunW

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posted at 21:21:43

#Julia言語のv1.0が出るときの仕様変更の影響を感覚的につかむためにはある程度Julia言語で色々試した経験を積み重ねている必要があると思う。

そういう意味でもv1.0は楽しみ。

v0.5.2からv0.6.0にかけてのdot syntaxの仕様変更の影響は大きかったのですが、その仕様変更で得たものも大きかった。

タグ： Julia言語

posted at 21:21:29

#Julia言語

 github.com/robertfeldt/Bl...
BlackBoxOptim.jl

正規分布をt分布(自由度も連続的なパラメーター扱いにする)で置き換えた回帰をOptim.optimizeでやるとローカルミニマムによくトラップされる。そういう問題の解決に役に立つパッケージなのかな？

twitter.com/juliaheartbeat...

タグ： Julia言語

posted at 21:15:15

USHIODA18 (/・ω・)/ @USHIODA18

とりあえずJulia入れてみたよ

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posted at 21:15:03

pyjulia の使い方はドキュメントが皆無なのでテストコードを見るとよいかも。 github.com/JuliaPy/pyjuli...

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posted at 21:09:52

Python から Juliaを呼び出す pyjulia ライブラリのインストール方法がReadmeの内容が古いかもしれない。
どなたか pip install pyjulia ではなくて pip install julia で試してもらえないだろうか。ー＞ github.com/JuliaPy/pyjuli... #Julia言語 #Python

タグ： Julia言語 Python

posted at 21:07:16

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Julia Pulse @JuliaHeartbeat

New issue on BlackBoxOptim.jl: github.com/robertfeldt/Bl...

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posted at 20:51:22

不詳だぞ。 @kineten

Shigeru Flower-Field @shigeruflowerFi

そうだせっかくリツイート伸びてるから博多東雲堂（とううんどう）のコラボ商品『マジンガーＺ二○加煎餅（にわかせんぺい）』も宣伝しとこう。
ゴチャゴチャ言わずにこの作成工程を見て何か感じたら買うのだ！

お前は神にも悪魔にも3時のオヤツにもなれるのだ……！
(○´ㅂ`○) pic.twitter.com/vr9zvhw4fN

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posted at 20:48:46

これを言ったら、博士号取得（見込み）でポスドクや特任教員を300万円以下で募集している大学はほぼアウトじゃないかな？ twitter.com/nonbeekumasan/...

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posted at 20:47:00

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for i in range(1,n) という形のループ使えるのね。
ほっほー・・・。
#Julia言語

タグ： Julia言語

posted at 20:05:41

きゅい #Julia言語 twitter.com/mathsorcerer/s...

タグ： Julia言語

posted at 20:02:15

この仕様を変更するとどうなるかというのは企業で働く飼い主も勉強になるでキュね。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 19:55:38

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@kuromoyo

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

@bicycle1885 スマフォで検索してるだけなんで適当かもしれませんが、Julia って多次元行列の Array{Float64, 2} と配列の配列 (jagged array) の Array{Array{Float64,1}} って別扱いってことですかね? 並列化のベクタライズのためかな?

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posted at 19:44:49

@kuromoyo Scalaは分かりませんが，それはjagged arrayではないですか? Juliaの配列は次元のパラメータを型で持ちますので，多重ディスパッチなどでは配列の次元も考慮されます。

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posted at 19:25:43

@kuromoyo

いや、ちょっと違うな。Scala で言うところの Array[Array[Array[Double]]] を Array[Double,3] と書けるということか。まぁそれでもありがたいんだけど、テンソルの Shape に相当する型検査が欲しいという話だった。

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posted at 19:17:32

@kuromoyo

多次元行列を扱う時に次元を型パラメータで検査できるといいのにとずっと言ってたんだけど、Julia の Array もしかしてそれができてる?

julia> Float64[1 2 3; 4 5 6]
2×3 Array{Float64,2}:
1.0 2.0 3.0
4.0 5.0 6.0

julia> typeof(Float64[1 2 3; 4 5 6])
Array{Float64,2}

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posted at 19:11:36

@kuromoyo

@genkuroki なるほど、ありがとうございます!

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posted at 19:04:07

#Julia言語あと、数学者とか物理学者がどういう道具なら受け入れる可能性が高いかについて学ぶ絶好の機会だと思うのですが、学ぶ気がなさそうな反応も結構あって個人的にはちょっとがっかり。

計算している中身(2D Ising はhello worldらしい)にも興味を持ってもらえるととてもうれしい。

タグ： Julia言語

posted at 19:00:57

#Julia言語プログラミング言語の開発過程で思い切った仕様変更を実行すると何が起こるか、という視点でもJulia言語の事例は極めて興味深いと思います。将来、自分でプログラミング言語を開発したいと思っている高校生ぐらいの人達は観察しておいて損がないと思う。まだv1.0が出ていない今がチャンス。

タグ： Julia言語

posted at 18:58:43

#Julia言語にあるべきものがない点はよく指摘されていることなのですが、バージョンアップ時に何が起こっているかを知っていればわざわざそういう指摘はしないと思う。v1.0が出て仕様がしばらく固定されることが確定してから「現在ないもの」の開発が本格化するのだと思います。

タグ： Julia言語

posted at 18:53:54

私が #Julia言語を使い始めた約半年前にv0.5からv0.6へのバージョンアップがありました。あのときは非常に面白かったです。初めての経験。多くのパッケージで deprecation 警告の嵐！Julia言語は思い切った仕様変更を遂行する方針なのかなと思いました。

そういう意味でもv1.0が楽しみです。

タグ： Julia言語

posted at 18:51:17

#Julia言語

Julia v0.6において「type」=「mutable struct の古い書き方」です。
v0.5でも動くコードを書くためにはtypeと書く必要があります。
必要ないならmutable structと書いた方がよい。
qiita.com/bicycle1885/it...

twitter.com/kuromoyo/statu...
twitter.com/kuromoyo/statu...

タグ： Julia言語

posted at 18:48:39

不詳だぞ。 @kineten

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

『マジンガーＺ INFINITY 設定資料集』はmovicさんのいつもの仕様で出ているけど劇場でしか売ってないので要注意だ！
表紙が真っ黒で値段が2500円するがお得度は販売しているグッズの中で最強だぞ！！
見かけたら即座にゲットだあ！！！

ザコ機械獣のデザインバリエーションとか見れて楽しいぞー！

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posted at 18:47:05

@sonicair Juliaの開発はオープンなので，リリースを阻んでる問題を自分で解決すれば早く出る。

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posted at 18:17:39

いしたー @sonicair

Julia，Deep Learning周りのモデルもほとんど実装されて無くて他言語の実装をwrapしてるだけという感じなのでネイティブで実装するなら今がチャンスっぽい

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posted at 18:04:34

いしたー @sonicair

ｾｸｽｨ・ナカナカピエロ @NakanakaPierrot

JuliaのCuArrays.jlというのわりとつかいやすそう

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posted at 18:01:45

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

JIT持ってるの強いな。
JuliaのQA on @Qiita qiita.com/bicycle1885/it...

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posted at 16:57:31

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posted at xx:xx:xx

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

つまり、僕は「甲状腺検診四巡目」はまだ止められるのではないかというかすかな希望を持っているのです。そうなのだとしたら、甲状腺検診への不信や反対を積極的に表明していくことには意味があるはずです。これからの被害を少しでも減らすために

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posted at 14:44:37

甲状腺検診四巡目でさらに被害者を増やすのか、という問題に対し、「沈黙」はなんの役にも立たない。僕がツイッターに書いたって殆どなんの役にも立ちませんが、沈黙よりは少しは役に立つかもしれない。よかれと思った沈黙は「被害を増やすことを消極的に容認」してしまうというアンビバレントな状況

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posted at 14:40:28

不詳だぞ。 @kineten

何だか結構なリツイートされているみたいだけど超高速3Dプリンタミサイルの真価は『ものすごい勢いで連射する』方だったりするんだよなあ。

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posted at 14:27:16

名取宏（なとろむ） @NATROM

USAの研究[ www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22393129 ]。プライマリケア医に、がん検診の疫学の問題を出したら多くの医師が「がんの発見の増加が検診が命を救う証拠である」と誤って解釈していたことが判明。 pic.twitter.com/NjlKro2WHk

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posted at 13:10:24

名取宏（なとろむ） @NATROM

「検診により早期発見しても該当癌による死亡数が減らないと言うのはどう考えても無理がある」と考えてしまう人がいるのも無理はない。医師でもけっこう間違える。 twitter.com/kuninosaiseiwo...

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posted at 13:09:31

≡c⌒っﾟωﾟ)っ @Kgm1500

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

julia使ってるのにsegmentation fault で落ちた。かなしい

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posted at 11:43:51

薬剤師は処方箋の2・3％で不備を見つけて患者の健康被害を防ぎ、推定2200億円の医療費削減に貢献している
headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20180115-...

医師からの権威勾配がある中、それでもコツコツと疑義照会して下さった成果です

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posted at 09:59:12

M. Watanabe @labidochromis

「ブラック部活を問題視するような奴が学校の存在意義を脅かしている」という事か。

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posted at 09:41:37

Ishida the Brain Dam @tbs_i

これは何かの皮肉なのだろうか？マジなの？！ twitter.com/AS_Insects/sta...

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posted at 09:41:21

ikadoku @ikadoku

本日紹介する本は、人類進化学者の海部陽介さんの研究を科学ジャーナリストの川端裕人さんが紹介した『我々はなぜ我々だけなのか』。アジアに渡ってきたホモ・サピエンスは、原人と混血していたのか？ bit.ly/2FDeIHi

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posted at 09:32:04

@kuromoyo

うーん、ポリモーフィックな動きを Julia で実装しようと思ったら
struct Foo
bar::Function
end
みたいな感じになるんだろうか。でも単に関数を束ねるだけじゃ毎度 this を渡さなきゃいけないな。

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posted at 09:17:47

@kuromoyo

多重ディスパッチって結局呼び出しを行なっている場所で型に対応する関数が定義なり using なりされてないといけないからOOでの挙動のカプセル化はできないんだな。

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posted at 09:11:35

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ceptree @ceptree

Pythonでサクッと簡単にTwitterAPIを叩いてみる
qiita.com/ogrew/items/0b...

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posted at 04:24:44

ceptree @ceptree

ハロー、ツイッター、このつぶやきはパイソンから投稿されています
Elapsed Time(Python): 0.07 [s] pic.twitter.com/nESA6G2esu

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posted at 03:42:58

#Julia言語で任意の(擬似)確率分布を定義する方法も件のノートブックにあります。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
正規分布の共役事前分布(正規ガンマ分布)

これ、かなり教育的な内容のノートブックのはず。

タグ： Julia言語

posted at 03:33:32

#ベイズ統計 #Julia言語

たぶん、次のリンク先が有益。

twitter.com/genkuroki/stat...

posted at 03:25:40

#Julia言語 #ベイズ統計

 mobile.twitter.com/genkuroki/stat...

posted at 03:20:18

#ベイズ統計 #Julia言語

 mobile.twitter.com/genkuroki/stat...

posted at 03:19:38

#Julia言語今ならもっときれいなコードを書くので

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

のJulia言語のコードは真似しないでください。しかし、計算結果の見せ方には私独自の有益な工夫が含まれていると思っているので、真似してもらえるとうれしいです。

タグ： Julia言語

posted at 03:17:07

#ベイズ統計そのことを確認したのが上で言及した数値実験です。パラメーター空間の次元が下がった部分空間の周囲に集中した事前分布を考えることと、パラメーター空間を部分空間に制限して得られる部分モデルを考えることはほぼ同じことです。モデル選択の枠組みは事前分布選択にも使える。

タグ：ベイズ統計

posted at 03:11:57

#ベイズ統計「パラメーターはこの近くにあるはずだからこの近くに集中した事前分布を選ぶ！」という人と「そんなことはわからないから薄く広がった事前分布を選ぶ」とう人の意見については、情報量基準を計算してどちらがもっともらしいかを確率的に判定できます(間違うこともある！)。

タグ：ベイズ統計

posted at 03:09:13

#ベイズ統計私自身による事前分布の情報量基準による選択の数値実験が

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

にあります。単純な正規分布モデルで異なる共役事前分布を情報量基準で比較しています。共役事前分布を使っているのでMCMCを使わずにexactな計算で比較できています。 #Julia言語で高速で実行した。

posted at 03:01:16

#ベイズ統計訂正：「現実的な状況ではないそうではない」→「現実的な状況では、そうではない」

タグ：ベイズ統計

posted at 02:47:59

#ベイズ統計シンプルに「事前分布の選択は情報量基準を計算して行いましょう」と言って悪い理由がよくわからない。

タグ：ベイズ統計

posted at 02:39:43

#ベイズ統計仮に、Jeffreys事前分布の実際に使用する座標系での密度函数の値が極端に小さな場所がないということを確認することによって安心してJeffreys事前分布を用いるのであれば、Jeffreys事前分布を採用する必然性はないと思います。

タグ：ベイズ統計

posted at 02:36:40

#ベイズ統計続き～存在して、そのパラメーターが真のパラメーターなら分かりやすくアウト。そして、真のパラメーターがJeffreys事前分布の零点に非常に近い場合もサンプルサイズが十分大きくないと(サンプルサイズ1万でも事後分布が単峰型にならないことがある)アウトでしょう。続く

タグ：ベイズ統計

posted at 02:33:32

#ベイズ統計続き。だから完全に理想化された状況ではJeffreys事前分布は座標不変であり、その密度函数の特定のパラメーターでの値(座標依存する)を考えることには意味がないかもしれませんが、現実的な状況ではないそうではない。極端な場合としてJeffreys事前分布が0になるパラメーターが～続く

タグ：ベイズ統計

posted at 02:28:50

#ベイズ統計学私の中途半端な理解での「Jeffreys事前分布の決め打ちが危険な理由」は単純です。「Jeffreys事前分布が非常に小さな値になるパラメーターが真のパラメーターだったらどうするの？」ということ。現実にベイズ推定を行う場合にはパラメーターの範囲を真に無限に広くは取れません。続く

タグ：ベイズ統計学

posted at 02:25:05

#ベイズ統計そして、渡辺澄夫著『代数幾何と学習理論』のpp.174-178でもジェフリーズ事前分布に関する否定的結果を扱っています。

タグ：ベイズ統計

posted at 01:54:45

#ベイズ統計渡辺澄夫さんが、特異モデルの場合にJeffreys事前分布を採用するとどうなるかについて書いた論文をもう一つ見つけました。

jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?a...

続く

タグ：ベイズ統計

posted at 01:47:17