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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2020年12月26日(土)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

私は、自分で理解したと思っていることを、自分の言葉で詳しく説明したり、自分でコードを書いてコンピュータで計算した数値的な証拠を示したりして、内容が分かるようにすることを好み、偉い人が書いたものを根拠に採用したくないのですが、こういう場合にはそれなりに適切な引用も試みたりする。

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posted at 23:44:10

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砂___の___女 @vecchio_ciao

20年12月26日

さっき「親として面従腹背せよと言う」旨のツイートが流れてきたけど、やはりそれは害が大きいと思うんですよ。

「先生も間違うこともある」「それでも表向きは言う通りにしとけ」

それで子供は親を信頼できるの???

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posted at 23:36:09

ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

20年12月26日

@flocculation_M では、この掲示板のやりとりで、回答者は間違っていますか? #掛算
 (1) 6828.teacup.com/amajima/bbs/139
 (2) 6828.teacup.com/amajima/bbs/142

回答者は
 「8cmをmmに換算するときは 10×8 」
と言っています。 #掛算

タグ: 掛算

posted at 23:29:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 私以外の人が書いたものも読みたい人が多いと思うという理由でその2人が書いたものを引用しましたが、それとは独立に私の考え方を具体的な数値実験の例を使って相当に詳しく説明しています。尤度はどういうものか、事前分布にはどのような使い道があるか、常識的で穏健な仮説検定の考え方など。

タグ: 統計

posted at 23:21:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 私の側の発言の根拠を知りたい人は私のツイログでMayoまたはGelman-Shaliziを検索してみて下さい。

Mayoさんは有名な統計学の哲学者で、Gelmanさんは有名な実践ベイズ統計家(Stanの開発者の1人でもある)でShaliziさんと共著でベイズ統計の哲学の論文を書いています。

twilog.org/genkuroki/sear...

タグ: 統計

posted at 23:18:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 読み直して購入しないことにした宣伝文は

phys.sci.hokudai.ac.jp/LABS/kisoron/s...

です。「尤度主義」「ベイズ主義の真髄」「ネイマンピアソン流の頻度主義の弱点」云々はさすがに馬鹿馬鹿しいです。こういうものが真面目に受け取られてはいけないと私は思いました。

根拠はすでに長々と詳しく述べた。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/sy5iF8TKDK

タグ: 統計

posted at 23:12:29

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

20年12月26日

きょうつうてすと?
「数学的な考え方」を評価するテスト?
「思考力をみる問題」なのかし?
主催者は #新井紀子 大先生?
「数学は言葉」だから、このような問題が必要なのかし?
#超算数 先生の参戦を希望します。
AIに負けない子どもたちを作ろーではありませんか。 twitter.com/ysmemoirs/stat...

タグ: 新井紀子 超算数

posted at 23:07:15

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blueqat @blueqat_os

20年12月26日

弊社の永井くんがJulia+Tensornetworkでblueqatのバックエンドを作ってくれたので、それとIonQ/Honeywellマシンを使って量子回路でシミュレーションするのが楽しいと思います。

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posted at 22:54:05

blueqat @blueqat_os

20年12月26日

これは、Juliaの高速化のデモで作っただけで、実際は時間発展量子断熱計算やった方がいいと思います。 twitter.com/yuichiro_minat...

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posted at 22:52:27

moopy @moopy_23

20年12月26日

昨日からJulia触ってて数式とか面白い記述やな〜とか思ってたんだけど、ビットコインからBCHerとかリップラーになった人らの現状が頭をよぎってしまって学習コストを無駄にしてるんじゃないかと不安になったw

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posted at 22:49:56

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年12月26日

ダウンロードしなくても binder でJuliaを動かすようにして手元のスマホでも閲覧できるようになりました.
下記のリンクをクリックすると飛べる.

mybinder.org/v2/gh/akio-tom... twitter.com/TomiyaAkio/sta...

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posted at 22:43:51

富谷(助教);監修 シン仮面ライダー @TomiyaAkio

20年12月26日

@nekomath271828 イクラなんでも、それはタイへんっすねぇ

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posted at 22:41:29

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ちゅーきち @micescher

20年12月26日

julialang.org/downloads/
どのタイミングでJuliaをやるかは微妙だな

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posted at 22:18:07

ちゅーきち @micescher

20年12月26日

mxnet.apache.org/versions/1.7.0...
Juliaでやるにはapt-getではだめらしいw
> The package available through apt-get is old and not compatible with the latest version of MXNet. Fetch the latest version (1.0.3 at the time of this writing).

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posted at 22:15:25

ちゅーきち @micescher

20年12月26日

github.com/dmlc/mxnet.js/
19 Oct 2017が最後か...

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posted at 22:11:36

三年B組一八先生(金八じゃないよ) @uKi2wQXyG7rx3gL

20年12月26日

アンケートを作ってみました。
掛け算に順序はある派からは、掛け算順序を意識することで微積分や物理の理解に有利、という説がありますが、あなたはどうでしょうか?

あなたは掛け算の順序を意識しましたか?
微積分や物理を理解しましたか?

#掛け算 #超算数 #教育 #物理

タグ: 掛け算 教育 物理 超算数

posted at 22:10:24

ちゅーきち @micescher

20年12月26日

mxnet.apache.org/versions/1.7.0/
> 8 Language Bindings
> Deep integration into Python and support for Scala, Julia, Clojure, Java, C++, R and Perl.

うーん、Javascriptはぬけおちたのか。
じゃあJuliaかな。

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posted at 22:10:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 専門家であっても、BICがKL情報量を基礎とする情報量規準とみなせないとする勘違いを書いている場合があるので要注意。

AICやBICなどの話題はそういうレベルの話に突入していることに注意が必要。

油断するといくらでもおかしなことを言ってしまいそう。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 22:05:27

ミッチー【華金数楽講座講師】 @michyholymath

20年12月26日

@ydk_kinnikumama @AkaNe_channel19 完全に宗教ですね(超算数と呼んでます)。
デマナー講師と何ら変わらないと思います。
私も、これまで変な教師に当たったことがなかったので、最初は衝撃でした。
現場でどれくらいの割合で超算数が教えられているかは不明ですが、ツイッターのアンケートを見る限りではまだ少数派ではあるようです。

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posted at 22:01:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 KL情報量を基礎とする情報量規準(=汎化誤差の代替指標)にも色々あります。

* 観測データから作った予測分布の汎化誤差の代替指標→AIC, WAIC, LOOCV, …

* 観測データを使わずに作った予測分布によるサイズnのデータの予測の汎化誤差の代替指標→自由エネルギー、BIC、WBIC, … twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 21:58:15

msugai @msugai

20年12月26日

しれっとウソを言わないで欲しいなぁ……
物理のどこでスカラー倍の掛け算順序が大事になるの?むしろ、かける数とかけられる数なんて思い込みを解かないと、物理現象の数式運用も解釈も困るじゃない。だからみんな批判してんだよ twitter.com/gmkm11202410/s...

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posted at 21:54:21

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

AICの影響も実に大きい?(笑) twitter.com/feynmannnn/sta...

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posted at 21:48:37

たかなか らい @takanakanata

20年12月26日

完全なデマです。
数学者として、子供の教育のために真剣に考えても、かけ算に順序はない、そんな教え方は害悪である、と断言します。 twitter.com/gmkm11202410/s...

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posted at 21:48:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 要約

AICの構成では、n=1000人分のデータを使って作った予測分布による未知の1001人目のデータの予測を問題にするのに、毎年n=1000人分のデータを集める話をするのは「まことに奇妙」と言わざるを得ない。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/PNYqk6AyvI

タグ: 統計

posted at 21:44:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

訂正:

❌基礎レベル以前の話題以前の問題

⭕️基礎レベルの話題以前の問題

「以前」が無駄に重なった。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 21:40:34

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年12月26日

#Julia言語

即席ライトニングトーク資料を作るときに役立つ記事でした.(まぁ,自分が書いたからってのもあるけど)

qiita.com/SatoshiTerasak...

タグ: Julia言語

posted at 21:39:36

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年12月26日

@oka_seki_mori 包括的な和書はこっちが有名ですね.

www.amazon.co.jp/dp/433902905X

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posted at 21:37:01

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年12月26日

@oka_seki_mori 入門 のための 入門 をむかし書きました.

shop.cqpub.co.jp/detail/2454/

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posted at 21:36:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 AICについて理解することは結構大変なことだと思います。

回帰直線だとか、期待値(‼️)のように基本的な事柄について、楽々と正確な議論をできるレベルに達した人でなければ、AICについてまともに理解できるはずがない、とすることは十分に正当性のある判断だと思います。

タグ: 統計

posted at 21:36:01

クロmium @ztkszero

20年12月26日

微積だって順番ざくざく入れ替えて計算するし、交換法則が成り立つ場合と成り立たない場合が理解できない学生が、物理に来ることはないと思いますけどねぇ。 twitter.com/gmkm11202410/s...

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posted at 21:34:28

こだまてる3 @8EdoJx0gVorbQxK

20年12月26日

物理でかけ算の順序は全く関係ありません。
デマはやめてください。 twitter.com/gmkm11202410/s...

タグ:

posted at 21:30:11

22時まで Henri•Saks @oka_seki_mori

20年12月26日

@MathSorcerer
Julia言語を学ぶのにいい本はありますか?

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posted at 21:28:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 その本には

【「Major axes」~が回帰直線】p.17
【分布を特徴付ける値を、その期待値~という】p.31

などのびっくりするほど間違っている説明がある。

十分に理解しているが注意不足で馬鹿なことを書いているようには全く見えない。

どうしてこの警告を真摯に受け取ってもらい難いのか? twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 21:27:51

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黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 AICの構成では、n=1000人分のデータから作った予測分布による1001人目の未知のデータの予測を問題にしているのに、毎年1000人分のデータを集める話を始めるのは「まことに奇妙だ」と言わざるを得ません。

私が説明した基礎レベル以前の話題以前の問題で、何も理解していないように見えます。

タグ: 統計

posted at 21:22:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 n=1000人分のデータを毎年集める奇妙な話に戻る。

AICは予測分布p*(x)の汎化誤差

G(q||p*) = -(真の分布に従う確率変数X_{n+1}に関する log p*(X)の期待値)

の代替指標すなわち既知のデータX_1,…,X_nを使って作った予測分布p*(x)による次のデータX_{n+1}の予測の悪さの指標です。続く

タグ: 統計

posted at 21:19:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 AICから哲学的帰結を導きたければ最低でも以上のようなことをよく知っている必要があります。そうでない人によるAICの哲学は単なるトンデモ扱いで問題ありません。

タグ: 統計

posted at 21:14:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 仮にAICの理論からなにがしかの哲学的帰結を導きたいならば、以上で述べたようなAICと仮説検定が共通して持っている繊細な性質(第1種に過誤を許すという性質)を無視してはいけません。

統計学のギャンブルとしての性質を無視して見えなくする統計学の哲学は単に有害なだけだと思います。

タグ: 統計

posted at 21:13:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 このAICのギャンブル的な性質は、q(x)=p(x|θ₀)を帰無仮説のモデル化、p(x|θ)を対立仮説のモデル化としたときの、仮説検定と共通しています。

データが偏っていると「第1種の過誤」が生じるのと同じことが、AICでも起こる。

タグ: 統計

posted at 21:10:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 データが運悪く偏っていて、モデルp(x|θ)のAICが小さくなり過ぎて、真の分布のAICよりも小さくなった場合に、AICは真の分布による予測分布=真の分布q(x)ではなく、モデルの予測分布p*(x)の側を選択するのですが、そのときモデルの予測分布p*(x)の真の予測誤差は非常に大きくなっています。

タグ: 統計

posted at 21:07:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 続き。o(1)はデータのサイズnをn→∞としたときに0に収束する項です。

これは、汎化誤差の差とAICの差がきれいに逆相関していることを意味する!

パラメータ数dによって2dの下駄をはかせたお陰で、AICによる予測分布の選択は確率的に成功する場合が多くなるという仕組みになっています。続く

タグ: 統計

posted at 21:03:14

blueqat @blueqat_os

20年12月26日

blueqatというSDKを作っていて、ちょっとずつ成功への道筋をつけて頑張っています。最近では、昔からお世話になっていた人たちが少しずつ手伝ってくれます。量子コンピュータはまだまだですが、それでも夢と一緒に生活できるだけの収入も持ち込んでくれます。ぜひみんなで頑張りましょう。

タグ:

posted at 20:57:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 理論的に、未知の真の分布q(x)自身をパラメータ数0の推測用のモデルとして想定する(AICを使う場合にはq(x)=p(x|θ₀)とも想定)。

そのとき、モデルp(x|θ)と真の分布q(x)のAICをそれぞれAIC(p*), AIC(q)と書くと

2n(G(q||p*) - G(q||q)) = -(AIC(p*) - AIC(q)) + 2d + o(1).

続く

タグ: 統計

posted at 20:55:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 AICの定義は、θ=(θ_1,…,θ_d) (dはモデルのパラメータ数)のとき

AIC = -2Σ_{i=1}^n log L_n(θ*) + 2d

と非常にシンプルに定義されます。尤度函数

L_n(θ) = p(X_1|θ)…p(X_n|θ)

は(未知の真の分布qを使わずに)観測データX_1,…,X_nのみを使って計算可能なので、AICも計算可能です。

タグ: 統計

posted at 20:43:40

高三 和晃 / Kazuaki Taka @takasan_san_san

20年12月26日

というか、M1くらいからJuliaがあればもっと数値計算やってたかもなぁ... この6-7年で数値計算環境はだいぶ変わった。当時は自分の周りではまだPythonもそんなにメジャーじゃなかった。

タグ:

posted at 20:41:59

高三 和晃 / Kazuaki Taka @takasan_san_san

20年12月26日

Juliaが無かったら今これほど快適に数値計算できていないだろうし、JuliaとJuliaを教えてくれてきた方々・友人に感謝して仕方ない

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posted at 20:39:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 2つの予測分布p₁*とp₂*の真の予測誤差を相対比較する代わりに、それらのAICの大きさを相対比較すれば、確率的に失敗する場合は出て来るが、実用的に2つの予測分布の予測誤差の大小関係が判定可能になる。

ただし、AICは理論的にぎりぎりの線を攻めている繊細な道具になっていることに注意!

タグ: 統計

posted at 20:39:04

Tarotan @BluesNoNo

20年12月26日

「(十分原理 & 弱い条件付け原理)→ 尤度原理」という定理と,その定理に対するMayoの批判について,Mayo(2014)をもとに私になりにブログ記事を書きました.

tarotan.hatenablog.com/entry/2020/12/...

私がよく理解していないので,無駄に長い… 間違いが多いと思うので,書き直すことになると思います.

タグ:

posted at 20:37:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 ただし、汎化誤差G(q||p*)も未知だと想定している真の分布qを使わないと計算できない量なので未知とみなされます。

しかし、KL情報量としての予測誤差と違って、汎化誤差であれば未知の真の分布を使わずにデータのみを使って計算できる代替指標を作ることができる場合がある!例えばAIC!

タグ: 統計

posted at 20:34:00

高三 和晃 / Kazuaki Taka @takasan_san_san

20年12月26日

あ、これさすがに誤解だった。早くなったのせいぜい4倍だった。

タグ:

posted at 20:31:44

ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

20年12月26日

@ydk_kinnikumama 私は学校で教わる前に家族から、このように( amazon.co.jp/%E8%B6%8A%E5%B... )ケースに入った菓子を指しながら
「縦5個、横3個、ごさんじゅうご で15個とわかる。これが #掛算 だ」
と教えられて理解しました。続

タグ: 掛算

posted at 20:29:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 予測分布p*の汎化誤差G(q||p*)を

G(q||p*) = ∫q(x)(-log p*(x))dx

と定義する。

そのとき、2つの予測分布p₁*とp₂の未知の真の予測誤差の差は汎化誤差の差に等しい:

D(q||p₁*) - D(q||p₂*) = G(q||p₁*) - G(q||p₂*).

だから、未知の真の予測誤差の大小関係は汎化誤差で判定できる。

タグ: 統計

posted at 20:28:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 ただし、真の予測誤差D(q||p*)の計算には真の分布qが必要なので、真の分布qが未知だという想定のもとでは、真の予測誤差も未知のままになります。

だから、未知の真の予測誤差の代替になるような指標を作ることが目標になります。

タグ: 統計

posted at 20:24:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 KL情報量のSanovの定理を知っていれば(リンク先と添付画像における赤池弘次さんの解説を参照)、予測分布p*(x)による乱数生成で未知の真の分布q(x)をシミュレートするときの誤差の大きさはKL情報量

D(q||p*) = ∫q(x)log(q(x)/p*(x))dx ≧ 0

の大きさで測れることを理解できます。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/RyZ9vlFJYZ

タグ: 統計

posted at 20:21:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 この予測分布p*(x)が大外ししているリスクを評価したい。

そのために、データは未知の真の分布q(x)のi.i.d.として生成されていると想定します。

注意:これはリスク評価のための理論的な想定です。「現実にそうなっている」というような想定ではないことに注意。

続く

タグ: 統計

posted at 20:21:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 n=1000人分のデータをX_1,…,X_nと書き、推測用のモデルの分布族p(x|θ)の尤度函数(パラメータにモデルのデータへの適合度を対応させる函数)

L_n(θ) = p(X_1|θ)…p(X_n|θ)

を最大化するθをθ*とするとき、最尤法の予測分布p*(x)は

p*(x) = p(x|θ*)

と定義されます。続く

タグ: 統計

posted at 20:21:00

高三 和晃 / Kazuaki Taka @takasan_san_san

20年12月26日

Juliaでノード間のプロセス並列化できたりするんか?

タグ:

posted at 20:20:45

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

20年12月26日

物理でスカラー量の掛け算の順序が問題になることはありません。なぜなら、スカラー量の掛け算には交換則が成り立つから twitter.com/gmkm11202410/s...

タグ:

posted at 20:17:48

あおじるPPPP @kale_aojiru

20年12月26日

順序なんざ気にしたこともないがおれも物理や数学はたぶん上位1%以内程度にはできてたし、この話題になると掛順なんか気にしたこともないって物理学者や数学者がぼろぼろ出てくるんだが、「確実に」とは twitter.com/gmkm11202410/s...

タグ:

posted at 20:14:28

高三 和晃 / Kazuaki Taka @takasan_san_san

20年12月26日

Juliaで@threadsつけて16スレッドで並列化しただけで12倍くらい早くなった。2時間半の計算が10分で終わってた。すげぇ。

タグ:

posted at 20:13:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 ちょっと脱線しましたが、AICがどういうものかを説明しましょう。

毎年1000人分のデータを取得する奇妙な話が奇妙だと分かってもらうことが目標。

AICがある種の想定でのリスクの指標であることを知っていれば毎年1000人分のデータを取る必要がないことは明らかなのですが、詳しく説明する。

タグ: 統計

posted at 20:08:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 逆に言えば、「未知の真の分布」の想定に限らず、モデルがまずかったり、データが偏っていたりして、研究者のベストの考察に基く推測が失敗するリスクを見積もることができない枠組みは統計学的に問題があると考えられます。

主観内モデルで閉じたリスク評価は非常に危ない。

タグ: 統計

posted at 20:08:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 実験計画などで、「未知の真の分布」を想定が妥当であるような状況を作れるかどうかは、ユーザー側の実力の見せ所とも言えます。

その辺をうまくやっていれば、「未知の真の分布」の想定から出したリスクの度合いが、現実においても(ギャンブル的な意味で)適切な指標になってくれる。

タグ: 統計

posted at 20:08:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 続き~、モデルを用いた推測が失敗するリスクを見積もることです。「未知の真の法則」を想定して作った理論に基く、そのようなリスクの評価は「少なくともこの程度の危険性があること」を意味しています。

未知の真の法則を想定することが妥当でない場合にはそれよりもリスクは増す。

タグ: 統計

posted at 20:08:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 データをi.i.d.として生成していると想定している分布をよく「真の分布」などと呼びますが、複雑な現実に立ち向かうために統計学を使用する場合にはそういう想定の仕方も疑う必要があるかもしれない。

しかし、未知の法則について「未知の真の分布」を想定することのモチベーションは~続く

タグ: 統計

posted at 20:08:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 解説

観測データの未知の生成法則がi.i.d.で適切にモデル化可能で、しかもそのi.i.d.が従う分布が推測用のモデルp(x|θ)の中のp(x|θ₀)で十分によく近似されていて、モデルが正則などのよい条件を満たしていて、最尤法が有効なとき、AICは実用的な道具になります。

タグ: 統計

posted at 20:08:41

Yossy @Yossy_K

20年12月26日

んなもん気にしたことないけど、別に「理解できなくなっていった」経験なんてないけどなあ。 twitter.com/gmkm11202410/s...

タグ:

posted at 20:04:05

左巻健男(サマキタケオ) @samakikaku

20年12月26日

@uKi2wQXyG7rx3gL @shoyugi EM菌比嘉照夫氏の著書が売れたこと。
さまざまなオカルトを世にびっくり技術として紹介した故船井幸雄氏(経営コンサルタント)が推薦したこと。
教育界にオカルト教育者で向山洋一氏(TOSS)が広めたこと。

タグ:

posted at 20:02:51

マナマの生マナマコ @chor0sK

20年12月26日

essに入門し、ob-ess-juliaを入れることを考えている。なぜならNixOSでorg-babelからわざわざjupyterを使うのが嫌だから。

タグ:

posted at 19:54:18

しぶてぃ @takuizum

20年12月26日

このあと8時からです!
まだ視聴のみの枠もあるので,飛び入り参加も歓迎です!

#Julia言語 twitter.com/takuizum/statu...

タグ: Julia言語

posted at 19:50:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 ソーバー本のp.143には何が書いてあるのだろうか?

購入しておくかなと思って宣伝を読み直して、購入しないことにしたところ。

添付画像は、ツイッターの一般ユーザーのために再掲した【大塚本のAIC[の節]における追加データ説明】の部分。毎年1000人分のデータを集める話をしている(笑)

続く twitter.com/yuina_tachiban... pic.twitter.com/Desm6tV9wu

タグ: 統計

posted at 19:44:57

たくたく @612Lastall

20年12月26日

積分が理解できない状況ってよくわからんな twitter.com/gmkm11202410/s...

タグ:

posted at 19:40:34

niszet @niszet0

20年12月26日

Juliaやるかー

タグ:

posted at 19:27:39

Daisuke KATO @Dsuke_KATO

20年12月26日

Juliaのパッケージリポにあるdocs/以下のファイルってどのタイミングで更新するもんなんやろ。

タグ:

posted at 19:14:13

あさねぼう @asanebou13

20年12月26日

AIは勝勢、羽生善治九段「えっ、そうなんですか」~豊島将之竜王が勝利・感想戦~【第79期将棋名人戦・A級順位戦】=河野通高撮影 youtu.be/xP6Cq3ipQtQ @YouTubeより

日本国民待望の動画が発表
1時間15分もあります!

タグ:

posted at 19:13:39

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

20年12月26日

小学校教師は自分たちは児童教育の達人であると強く信じている。
そして、自分達の実践している算数教育の凄さは一般人には理解しくいと思っている。

#超算数  #勘違いあるある

タグ: 勘違いあるある 超算数

posted at 18:58:30

非公開

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高三 和晃 / Kazuaki Taka @takasan_san_san

20年12月26日

goropikari.hatenablog.com/entry/julia_th... を参考にやってみて、簡単な部分はできたけど、今やりたいのがreductionが要るような総和取る系だから、そうなるとあんま早くならんのかなぁそして面倒そう、ってなって、もう手で並列化するかみたいなお気持ちになっていた。プロセス並列化もいいかもだけど、もっと難そう。

タグ:

posted at 18:08:12

terramyst @terramyst1

20年12月26日

PuyoTikZ (a LaTeX package) is released! Find it on CTAN, GitHub, or your favorite TeX package manager. Links in thread below; message me anytime with issues or suggestions. pic.twitter.com/IRXjKIDt2p

タグ:

posted at 17:29:47

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

20年12月26日

無症状者への新型コロナウイルス抗原検査は感度3%であり,陽性判定の58%は偽陽性(BMJ 2020;371:m4941)
www.bmj.com/content/371/bm...

タグ:

posted at 17:23:45

紅月さん@がんばらない @koduki

20年12月26日

マイナーなイメージだった

タグ:

posted at 17:05:36

紅月さん@がんばらない @koduki

20年12月26日

Juliaってそんなポジションな言語だったんだ。

タグ:

posted at 17:05:27

Yuki Nagai @cometscome_phys

20年12月26日

Juliaでプロセス並列〜MPIとの違い on @Qiita qiita.com/cometscome_phy...

タグ:

posted at 16:54:26

wocynaiz @wocynaiz22

20年12月26日

噂のJuliaに入門した

タグ:

posted at 16:51:06

砂___の___女 @vecchio_ciao

20年12月26日

引用し直して並べてみた。 pic.twitter.com/2mEGgSE1KU

タグ:

posted at 16:40:09

mao @physicsturtle

20年12月26日

時間もできたし研究室の計算機にもJuliaを入れよう(1.6まで待てない)

タグ:

posted at 16:29:41

the_spoiler @don_jardine

20年12月26日

「自民も経済全然良くないよね」なんて子供じみた駄々をこねるのでなく「自民は安倍政権の金融緩和で劇的に雇用を改善させたがそれ以降がダメだ。その点、○○党なら安倍政権の正の遺産を継承した上で負の遺産は切り捨てる」ということなら「○○を支持しないのは欺瞞」と言えるがその○○党が無い。

タグ:

posted at 16:25:43

非公開

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あおじるPPPP @kale_aojiru

20年12月26日

子供に嘘教えてるような指導者ほど子供に寄り添ってるふりしてるしな。

タグ:

posted at 15:56:42

マナマの生マナマコ @chor0sK

20年12月26日

NixOSでjuliaを動かすのがそもそも難しいということがよくわかる。

タグ:

posted at 15:54:11

ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

20年12月26日

@WaTTson496 交換法則は2年生の時点で教えているはずですが。 #掛算
shinko-keirin.co.jp/keirinkan/tea/...

タグ: 掛算

posted at 15:04:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 内容的に杜撰な本を読んで賢くなったと誤解しないようにした方がよい。

タグ: 統計

posted at 13:43:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 仮説検定は【お墨付き】を得たり、【何をなすべきか】についての意思決定をくだすための道具ではない。(Pearsonさんもaccept, rejectという用語の採用は失敗だったと言っている。)

仮説検定は「学習の手段」の1つであり、実践的ベイズ統計においてもモデルの改良のために使用可能な道具である。

タグ: 統計

posted at 13:42:10

砂___の___女 @vecchio_ciao

20年12月26日

もうひとつ、「教育は国の大事なインフラである」もパク…多用させていただいている。

(©◯◯じる先生) twitter.com/vecchio_ciao/s...

タグ:

posted at 13:05:56

砂___の___女 @vecchio_ciao

20年12月26日

黒木さんがよく地図に例えて話をされているが、学ぶということは本当にこれがわかりやすいので、事あるごとにパク…参考にして子供や保護者にお話しさせていただいている。

しかし“唯一の最短距離(と教員が定めた)道”だけを歩かせるようになってしまっているのが小学校教育の現状問題。

#超算数 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 超算数

posted at 12:59:19

H.Shima(zaki)kaze @UsuwoLaboratory

20年12月26日

Juliaすげえ!

タグ:

posted at 12:45:33

外務省✕SDGs @SDGs_MOFA_JAPAN

20年12月26日

【☆SDGsの記事☆】
「#ザリガニ 相談ダイヤル」、環境省が開設。#外来種 の野外放出防止に向け(Impress Watch)
注: #アメリカザリガニ は除く🇺🇸🦞。
#SDGs
@Kankyo_Jpn

news.yahoo.co.jp/articles/bb5bc...

タグ: SDGs アメリカザリガニ 外来種

posted at 12:10:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

@Salieri91381586 学習指導要領と学習指導要領解説の区別を曖昧にして、トンデモ本である後者を読むように誘導する人達は、他人を誤誘導している困った人達なので注意した方がよいです。

そういう卑劣な行為を平気でする人達がいます。

タグ:

posted at 11:21:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

@Salieri91381586 文科省が学習指導要領解説について曰く【幼稚園、小中学校については、平成元年以前は「指導書」とし ていたが、学習指導要領等と同様の拘束力を有すると誤解され るとの指摘もあったため、その位置付けを一層明確にする観点 から、高等学校と同様に「解説」に改めた。】

www.mext.go.jp/b_menu/shingi/... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/2fnaTMoTUy

タグ:

posted at 11:19:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

@Salieri91381586 チョー算数批判をずっとしている人達は継続的に以下を指摘し続けています。

* 学習指導要領と学習指導要領解説は完全に異なる文書であり、後者には拘束力がないことを文科省自身が強調している。

* 学習指導要領解説算数編は昔からひどい内容であり、参考にすることは有害である。

タグ:

posted at 11:15:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

@Salieri91381586 【学習指導要領と解説】という言い方からまだデマに騙されていそう。

①学習指導要領とその解説は厳密に異なる文書です。

②学習指導要領解説は拘束力のない単なる著作物に過ぎず、学習指導要領解説を自由意志で参考にして子供達にデタラメを教えている人は当然厳しく責任を問われます。

タグ:

posted at 11:10:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 多分、このスレッドでの私のたった1つの貢献は、FisherさんとNeyman-Pearsonさん達による

 科学的研究において、統計的検定は『学習の手段』である

という考え方を、Gelman-Shalizi (2013)にある実践ベイズ統計の話に明瞭に繋げたこと。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 10:51:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 「頻度主義」と言う言い方で検定の方法を不当に戯画化&過激化してしまうことや、正確な引用も建設的な再構成も無しに「FisherさんとNeyman-Pearsonさん達の検定は違う」とあっさり言う行為に対して、どれだけ「トンデモ感」を感じているかを頑張って説明してみました。

タグ: 統計

posted at 10:46:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 Fisherさんは性格的にかなり過激な人だったことが知られており、そういう人に絡まれた側もそのせいで過激な言い方をしてしまうというミスをおかすことは十分にありえます。

そういう部分を真剣に受け取らずに、穏健で合理的な考え方を再構成して後世に伝えることができれば良いと思います。

タグ: 統計

posted at 10:41:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 添付画像もNeyman-Pearsonさん達とFisherさんの穏健さを強調しています。

Neyman-Pearsonさん達も、第1種と第2種の過誤の間で(すなわち有意水準と検出力の間で)バランスを取ることを推奨していた。 pic.twitter.com/ZMMsWukccL

タグ: 統計

posted at 10:41:29

9さん(モデ×3+ポミクチン) @930_jp

20年12月26日

かけ順信者はかけ順が必要な理由を「勝手に作り出して」までそれを死守しようとするので度し難い。6×3が3×6だと「3本足が6匹になるからダメ」みたいな。「は? 3匹の6本足ですが?」。かけ順を死守するために、数と序数詞をバラバラにできる非常識なルールを勝手に作る。頭おかしい。

タグ:

posted at 10:40:27

Yuki Nagai @cometscome_phys

20年12月26日

Juliaで並列計算する場合、MPI使うのとJuliaの基本機能使うのどっちがいいんだろ

タグ:

posted at 10:33:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 そのときに検出力が問題になるのは、帰無仮説の分布p₀(x)=p(x|θ₀)と各々のパラメータθごとに決まる対立仮説の分布p(x|θ)の間の検出力になります。

検定の仕方によって、検出力が下がると、有益な知見が見逃されてしまうリスクが増えます。Fisherさんもそういうことを当然気にしていた。

タグ: 統計

posted at 10:30:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 多くの場合に、検定は直接Neyman-Pearsonの補題を適用できる分布p₀(x)と分布p₁(x)を比較する検定ではなく、パラメータ付きの分布族p(x|θ)のモデルについて、帰無仮説θ=θ₀の表現である分布p₀(x)=p(x|θ₀)と対立仮説族の表現である分布族p(x|θ)を比較する検定になっています。続く

タグ: 統計

posted at 10:30:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 あと、Fisherさんもpower(検出力)の重要性に気付いていたとも指摘されています。

Fisher (1947, p.24) は mimno.infosci.cornell.edu/info3350/readi... で読めます。 pic.twitter.com/wl0IzUZBSX

タグ: 統計

posted at 10:18:55

名取宏(なとろむ) @NATROM

20年12月26日

比とか、割合とか、率とか、その辺りのことをきちんと学んでいただけると、より正確な理解につながります。とくにメディア関係者と政治家の方は、あわててセンセーショナルな情報に飛びつかないようにお願いいたします。

タグ:

posted at 10:17:00

名取宏(なとろむ) @NATROM

20年12月26日

また、ワクチン接種したのに新型コロナで重症化した、亡くなったという話も出てきます。有効率約95%が過大評価でなく事実であっても、そういう事例が出てくるのは当然です。

タグ:

posted at 10:15:53

名取宏(なとろむ) @NATROM

20年12月26日

米国ではワクチン接種者が100万人を超えたそうです。分母が大きくなればなるほど、ニュースやSNSで、ワクチン接種後に亡くなった、珍しい病気にかかったという話がバンバン出てくることが予想できます。これらはワクチンと因果関係があるかもしれませんし、ないかもしれません。

タグ:

posted at 10:15:40

名取宏(なとろむ) @NATROM

20年12月26日

個人的には、盲検は一部破れており、自己申告による有症状発症者というアウトカムは影響を受けると考えます。有効率約95%というのはやや過大評価かもしれません。海外でワクチン接種は先行していますので、その辺りのより正確な評価はそのうちなされると期待しています。

タグ:

posted at 10:15:11

名取宏(なとろむ) @NATROM

20年12月26日

ただ、そこまで考えているワクチン反対者は私の観察範囲内ではいません。というか、そこまで考える能力のある人はワクチン反対者にはならないのだと思います。

タグ:

posted at 10:14:22

名取宏(なとろむ) @NATROM

20年12月26日

懐疑的に検証するなら「臨床試験の参加者の死亡は一般集団と比べて変わらないのか」「一般的に臨床試験の参加者は健康な人が選ばれるがその点を加味するとどうか」「プラセボが生理食塩水だと盲検が破れて効果判定が不正確になるのではないか」といった点があります。

タグ:

posted at 10:14:00

ぷらにつぁーちぇり(公開用) @yuina_tachibana

20年12月26日

状況変えるには代わりの教科書になるような、渡辺ベイズも基礎にした日本語で読める「統計学の哲学書」が出ないと状況は変わらないと思う。純粋な統計学の本ではなく、あくまで哲学書としての本が。(誤解されそうなので言うと、数学的な難しさを落とす必要は無い。)

タグ:

posted at 10:09:22

タビトラ @tabitora1013

20年12月26日

@itsukoh0702 本に書いてある時期より事態が深刻なのでストレスなんてもんじゃないんだろうなと思います。尾身先生のこと全然存じ上げなかったのですが、この一年でものすごく尊敬する人になりました。

タグ:

posted at 10:08:30

horiguchiitsuko @itsukoh0702

20年12月26日

@tabitora1013 ここまで書いていいんかね、と文中登場2名で話しておりました。大事な記録だよねと話ました。西浦先生の体型が戻らないのでストレスが一向に減らないのだろうと思っておりますが、あのなかで、この記憶力はすごいと思いました。

タグ:

posted at 09:57:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 以上のような事実を知れば、「頻度主義」「ベイズ主義」というような用語でそれらを不当に戯画化して、さらに「FisherさんとNeyman-Pearsonさん達は違う立場である」とか、「ベイズ統計と統計的検定は水と油である」というような見方が、どれだけ不当で不毛であるかがよく分かると思う。

タグ: 統計

posted at 09:53:18

ぷらにつぁーちぇり(公開用) @yuina_tachibana

20年12月26日

黒木氏指摘の、大塚本のAICにおける追加データ説明の問題は、ソーバー本が143pでやらかした間違いと全く同型。

日本語で読める統計学の哲学書は少し前までソーバー本しか無かったので、哲学分野で同じ間違いにはまる人が続出する大きな要因になってると思う。(続) twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 09:52:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 ベイズ統計を使用する場合にも、予測分布に仮説検定の方法を適用してモデルのある側面をチェックすることが、より良いモデルの発見に役に立つことがGelman-Shalizi (2013)で解説されています。

要するに、FisherさんやNPさん達の「統計的検定は『学習の手段』である」はベイズ統計でも有効。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 09:49:30

タビトラ @tabitora1013

20年12月26日

引き続き八割おじさんこと西浦先生の本読んでるけど、アベノマスク言われとった全戸配布の布マスクの件、専門家会議の尾身先生は、「なんだあれは!あんなことに金を使うのか!」つってマジ切れしとったんやねw むちゃくちゃわろたで
ほんとこの本おもろいから読んだ方がいいw

タグ:

posted at 09:47:32

ひろ @pilkulmaster

20年12月26日

超算数系話題の採点の多くで「とちゅうは?」とか「これなに?」やらのひねくれた注釈してあるのが個人的にモヤるんだよな
ガキ相手に性格の悪い物言いしてねぇでここをこうしたら満点やぞっていうのを指導しろやって感じ
普通の教師の人らはどう思てんやろな

タグ:

posted at 09:46:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計

* Pearsonさんは"acceptance", "rejection"(棄却)という用語の選択が失敗だったことを認めている。

* さらに、Fisherさんによる「科学的研究において統計的検定は『学習の手段』である」という見方も共有しており、Fisherさんと考え方はそう違わないとも述べています。 pic.twitter.com/tubL8eIdb1

タグ: 統計

posted at 09:42:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 検定の理論について突っ込んだ勉強をしたい人は、Lehmannさんの教科書

Testing Statistical Hypotheses
www.google.com/search?q=Lehma...

を読むと良いと思います。

タグ: 統計

posted at 09:15:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 errorstatistics.com/2017/11/19/eri... で統計学の哲学者のMayoさんは、統計学者のLehmannさんによるFisherさんやNeymanさんとPearsonさん達(以下NPさん達)の発言の引用を紹介しています。

それらの引用を読むと、FisherさんとNPさん達の意見の違いを強調するための戯画化・過激化は不当であることがわかる。

タグ: 統計

posted at 09:10:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 検定やP値の扱いについてのFisherさんやNeymanさんとPearsonさんの幾つかの発言を拾うと、「頻度論」「頻度主義」という用語で不当に戯画化・過激化されてしまっているP値と検定の姿は消え去り、科学的常識の範囲内で普通に理解できる穏健なものになります。

errorstatistics.com/2017/11/19/eri...
を参照 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 09:08:36

Masahiro Ono 小野 昌弘 @masahirono

20年12月26日

英国と世界がコロナ変異株に警戒する理由(小野昌弘) - Y!ニュース news.yahoo.co.jp/byline/onomasa...
どうして英国のコロナ変異株がこれほどまでに警戒されているのか、その背景を解説する。

タグ:

posted at 08:22:02

マナマの生マナマコ @chor0sK

20年12月26日

NixOSでEmacsからorg-mode経由でjupyterカーネルを利用してjuliaを使ってpyplotの描画をさせるのがつらすぎると思ったんだけど、文字に起こすとそらつらいに決まってんだろとしか。

タグ:

posted at 03:52:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

理解すれば、先を読まなくても、心の中から正しい定式化と正しい議論が勝手に出て来るようになる。そういうことがないと、人生の時間が足りなすぎる状態に陥る。

タグ:

posted at 02:57:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#数楽 自分の専門分野外の文献を読んで不満が出る場合には、単にかけている時間が足りないんではないかと思う。

数学を使っている文献は数ヶ月かけても読めないものが多く、多くの場合、数年以上かかります。

数ヶ月しか目を通していない人達はきっと理解していないんだろうなと私は思います。

タグ: 数楽

posted at 02:55:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#数楽 めっちゃ読み難くても理解したときのあの「視界」がクリアになって広がる感覚は他ではなかなか得られない。脳みそに直接来る感じ。

かなり危ない。

タグ: 数楽

posted at 02:45:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#数楽 数学だとか、物理だとか、統計学だとか、機械学習だとか、そういう分野によらず、数学は本質的に難しいので、数学を使っている文献は大抵読み難いと私は思います。

数学が専門であっても、あらゆる数学に精通しているわけではないので、自分の専門分野に閉じこもらない限り、当然そうなる。

タグ: 数楽

posted at 02:45:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 ベイズ統計を時代遅れで技術的に劣っているベイズ主義と同一視して議論を進めることが論外なだけではなく、所謂「頻度主義」について戯画化された極端な考え方を割り当てることも卑怯な議論の仕方です。

その辺については以下のリンク先も参照↓
errorstatistics.com/2017/11/19/eri...

タグ: 統計

posted at 02:29:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 尤度は「モデル内で観測データと同じデータが生じる確率(密度)」でしかないし、データとモデルを尤度函数に要約すると多くの重要な情報が失われます。

そういう代物でしかない尤度や尤度函数を「証拠」(の度合い)に昇格させるのはどうかしています。

タグ: 統計

posted at 02:29:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

#統計 私はよくない本だと判断して読んでいないソーバー『科学と証拠―統計の哲学 入門―』(2012)を参照している人達と、統計学の哲学に関する杜撰な意見を持っている人達はかなり重なっているように私には見えています。

添付画像に引用した私の疑問について教えてくれる人を募集中。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/hGTkwTYeL2

タグ: 統計

posted at 02:29:48

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くろの @syougito

20年12月26日

羽生九段評価値95%で投了!?!?!?で話題になってて

急いでソフトで検討しながら並べてみたけど、
これは確かに評価値では勝勢なんだけど、
ほんとにめちゃくちゃ難しい勝ち筋。

12時間以上頭使って、さらに1分将棋。
勝勢でも勝ち筋分からず投了も不思議ではない、
歴史に残る終盤戦だった。

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posted at 01:14:54

tanigawa nisin @twinforest

20年12月26日

森内俊之「将棋は評価値を競うゲームではない」

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posted at 00:59:39

mtmt @mtmtlife

20年12月26日

A級6回戦
豊島将之竜王(4勝2敗)○-●羽生善治九段(2勝4敗)

豊島竜王勝勢

羽生九段、打ち歩詰めでこらえる

よもやの大逆転で羽生九段勝勢

豊島竜王が攻防に秘術を尽くす

最後は二転三転、指運勝負

羽生九段に勝ち筋が生じる

羽生九段、勝ちの局面で負けと判断して投了

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posted at 00:55:53

元奨励会員アユムの将棋実況 @ZpikT1

20年12月26日

豊島竜王ー羽生九段戦は、羽生九段が投了したものの実は投了図から先手に幻の勝ち筋があった模様…
1分将棋ではトッププロでも難しいレベルの難解な勝ち筋だったようだ。
正直ソフト無しで観戦していた私には全然分からなかった。後で調べてみたい。
これで豊島竜王4-2、羽生九段2-4。

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posted at 00:51:57

朝日新聞将棋取材班 @asahi_shogi

20年12月26日

村)A級順位戦羽生善治九段―豊島将之竜王戦は、豊島竜王が勝ちました。豊島竜王は4勝2敗、羽生九段は2勝4敗になりました。ただ、ABEMAの中継では、「羽生九段がリード」と表示されていました。ひょっとしたら、勝ちがある局面でそれを見つけられず、投了してしまったのかもしれません。

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posted at 00:49:20

Keigo Kawaai @dorakichi25

20年12月26日

なんと素晴らしいプロダクトなんでしょう!
なるほどねー
tabi-labo.com/298361/wt-dr-t...

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posted at 00:38:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月26日

ソーバーさんの本は翻訳出版直後に結構話題になっていたので、それなりに売れたのではないか。

読んでいる人は結構いるはず。

その本で統計学における「尤度」などの基本概念達(沢山ある)が杜撰に扱われて__いない__のであれば教えてください。杜撰な扱いが__ある__ならその部分を見せて下さい。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 00:05:14

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