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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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Favolog ホーム » @genkuroki » 2021年10月27日
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2021年10月27日(水)

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kashi @mkashi

21年10月27日

研究室紹介のスライド出来た。今年のノーベル物理学賞のScientific Backgroud文書 www.nobelprize.org/uploads/2021/1... のLorenz方程式の説明の図が誤差まみれだったというネタをぶっこんでみた。まあ7分しかないから時間が足りなければ飛ばすかなあ。 pic.twitter.com/VbORZLVgQ4

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posted at 23:19:16

積分定数 @sekibunnteisuu

21年10月27日

#超算数
#秋の掛け算順序祭り

さあ、今年もいよいよやって来た。毎年恒例、秋の風物詩、かけ算の順序でバツだよ

と思ったら、

足し算の順序でした。 twitter.com/rppn1582/statu...

タグ: 秋の掛け算順序祭り 超算数

posted at 22:53:46

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鰹節猫吉 @sunchanuiguru

21年10月27日

そもそも学校教育で道徳の授業をすべきでない。

道徳の時間は廃止すべきなのである。 twitter.com/hanmena/status...

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posted at 21:36:03

電子計算機の沼 @Hishinuma_t

21年10月27日

バカなのでノートPCとデスクトップ同時にWindows11へのUpdateはじめました

会社のえらい人へ
もし失敗したら明日休むかもしれません...

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posted at 21:27:28

Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara

21年10月27日

Windows11の上のWSLでGNOMEが動いた。あとは、この上でさらに環境整備。 pic.twitter.com/JultMzVHQo

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posted at 20:59:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

天才!

道路がすごくいいし、犬もかわいいし! twitter.com/aanyaa_c/statu...

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posted at 20:12:48

Katsushi Kagaya @katzkagaya

21年10月27日

物理リザバー計算のソフトロボット学的展開のひとつ。タコ腕に情報処理(=計算)をアウトソースできることを示しています。#reservoir_computing

タグ: reservoir_computing

posted at 17:30:54

Katsushi Kagaya @katzkagaya

21年10月27日

同じく、Interfaceの論文で、タコの腕を模したシリコンタコ腕でタイマーを構成したり、ブーリアン関数のエミュレーションができることを示した中嶋さんの論文。クローズドループ制御もしています。
Nakajima, et al., 2014 Royal Society Interface
royalsocietypublishing.org/doi/full/10.10...

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posted at 17:27:26

細田哲生 @Tessei_Hosoda

21年10月27日

校則のツイート見た感想。髪の毛ぐらい自由にいじらせるといい。どうせなくなるんだから。現場からは以上です。

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posted at 16:12:21

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Thomas Poulsen @tp2750

21年10月27日

@typer_uma Looks like #JuliaLang agrees with Python on this: pic.twitter.com/3phNjFZPtb

タグ: JuliaLang

posted at 14:07:19

てる @eluLLLelu

21年10月27日

プログラミング言語は数多くありますが、どれか一つをちゃんと学べば他の言語の習得もさほど難しくはありません(簡単だとは言ってない)。個人的に、科学技術計算でオススメの言語はJuliaです。もちろんFortranも使いますが。

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posted at 12:55:17

勝川 俊雄 @katukawa

21年10月27日

興味深い考察。
ノルウェーは水力発電量が半端なくて、電気代が安いことが、陸上養殖でもアドバンテージになっています。同じ仕組みを日本に導入した場合には、電気代がネックになります。 twitter.com/YF_M3X/status/...

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posted at 12:07:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計

ゲルマンさんらが共著で、ベイズ統計モデリングにおいて統計的検定が結構便利であることも解説している論文の最後には、以下のリンク先の添付の画像のようなことが書いてあって注目に値します。

伝統的ベイジアンの考え方の有害さを指摘しているとみなせると私は思いましたり twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 12:07:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 アンケート調査を使った「点推定」や「信頼区間」は、それらを求めるために「無作為抽出」という仮定を含む推測用のモデルを使っていることが多い。

そして、実際に無作為抽出になっているかどうかについては、常に疑う価値がある。特に政治がらみの話題では。

タグ: 統計

posted at 12:02:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 訂正

❌ ベイズ統計のモデルチェックで統計的検定も便利に使えることも解決している論文を書いています。

⭕️ ベイズ統計のモデルチェックで統計的検定も便利に使えることも解説している論文を書いています。

解決→解説 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 11:56:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 ベイズ統計自体は素晴らしい道具だが、伝統的なベイジアンの主義に従うと良くないということについては以下のリンク先も参照。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 11:51:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 ベイズ統計の実践的利用でStanを使ったことのある人は多いと思います。

その開発者達の1人であるゲルマンさんは共著で、ベイズ統計のモデルチェックで統計的検定も便利に使えることも解決している論文を書いています。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 11:46:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 伝統的ベイジアンによる期待損失最小化による意思決定論は推測用のモデル内での期待損失最小化に過ぎないのに、推測用のモデルが現実において妥当でない可能性を気にする伝統的ベイジアンではない人達の考え方を否定しようとする態度は謙虚さに欠けており、影響されるべきではありません。

タグ: 統計

posted at 11:40:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の良い所は、未知の現実のモデル化を未知の分布q(x)として行い、推測用のモデルp(x|w),φ(w)と明瞭に区別する枠組みから出発して、ベイズ統計を使用するメリットを解説している点です。

推測用モデル内での期待損失最小化の伝統的枠組みを採用していない。

タグ: 統計

posted at 11:33:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 未知の現実の推測用のモデルが未知の現実から乖離しているときにどういう不都合が起こるかを分析するためには、未知の現実側も数学的にモデル化することが必要。

推測用のモデル内での期待損失最小化のみを扱うだけでは未知の現実に立ち向かうには不十分。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 11:28:38

内村直之 @Historyoflife

21年10月27日

三ツ村さんの記事。この認識がどうして政治家や企業家に理解されないのか、僕は不思議でならない。四半期ごとの利益しか求めないで、長期の夢、目標を失っているからかな。それは、日本の人のみならず多くの先進国の人々にいえるのかと思う。人間は消耗品ではない、一人一人の生きる先を大事にしたい。 twitter.com/sato51643335/s...

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posted at 11:13:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#Julia言語 JuliaからRを使うためのRCall.jlもよくできていて非常に便利ですよね。

github.com/JuliaInterop/R... twitter.com/parallel_arai/...

タグ: Julia言語

posted at 10:48:23

Satoshi Tanaka @sato51643335

21年10月27日

インタビューの冒頭から重要な指摘。現在の科学技術振興政策の中でこの観点はすっぽり抜け落ちていると思います。フォーカスの狭いプロジェクトの中から次世代の研究を担う研究者が育つのか、また育成は誰がすると考えているのか、など疑問だらけです。「選択と集中」は人材育成に向いていないです。

タグ:

posted at 10:41:58

Satoshi Tanaka @sato51643335

21年10月27日

「日本では、基礎科学の研究では大学が大きな役割を果たしてきました。ただ、大学の研究力が落ちてきている。その一番大きな要因は、若い科学者を育てる土壌の崩壊だと思います。」 www.businessinsider.jp/post-244530

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posted at 10:38:10

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いかろちゃん™ @ikaro2718

21年10月27日

@h0phDastr 値踏みされると質の高い情報が残るという所に論理の飛躍があるかと思います。値踏みする人たちに価値は保証できるのでしょうか?現代の資本をつぎ込んだSEO対策ばっちりの内容0のサイトがすでにどうなるかを表しているかと思います。また論文やOSSのpublicな議論は機能していないと考えてるのでしょうか

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posted at 03:01:26

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黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 対戦型推定ゲームのルールを色々設定して、各ルールごとに最適戦略となる推定法を探す数学的遊びをやってみると、主義に基く統計学の言説がどれだけ無意味であるかがよく分かります。

ケースバイケースで適切な戦略を採用しようとすることが大事で、主義に頼るのは敗者の戦略になります。

タグ: 統計

posted at 02:30:29

じゃずます @jazzmas62

21年10月27日

ホント人の結婚をああだこうだ言う権利があると思ってる人間の屑のおもちゃでしかないなら皇室なんていらんわなとはこの場ではっきり言っておきたい。
一体どこの人間が片親で育てられただの親に不幸があっただの母親の借金問題を自分の責任に押しつけられて平常でいられるのか?

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posted at 02:28:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 対戦型推定ゲームに関する話題で最も面白いシーンは以下のリンク先のスレッド内の前後で読める。

私が最適だと思ったのと同じ戦略の数値(違いは100万分の1以下!)をぱっと出されてしまって、めちゃくちゃびっくりした!

こういう経験をできるとツイッターが真に楽しくなる。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 02:26:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 訂正

❌伝統的なベイジアン達に自分達のやり方を他人に勧めるやり方は、謙虚さが足りず、相当にひどい

⭕️伝統的なベイジアン達による自分達のやり方を他人に勧めるやり方は、謙虚さが足りず、相当にひどい

「による」の「よる」が欠けていた。

どの数学的道具も適切に使えば役に立つ。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 02:19:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 「尤度主義」という困った言説に対する私の意見についても私にツイログを参照。

twilog.org/genkuroki/sear...

正直な話、「Royallの3つの問い」を主幹に据える統計学の哲学の杜撰さには驚いてしまいました。若い人達は騙されないように注意が必要だと私は思います。

タグ: 統計

posted at 02:12:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 純粋に対戦型推定ゲームで勝つための最適戦略としての推定法探索で遊んでみた話(これもある意味で決定論の話題)を読みたい人は私のツイログ

twilog.org/genkuroki/sear...

からリンクをたどって下さい。最尤法は大抵の場合に敗者の戦略になることが印象的でした。

タグ: 統計

posted at 02:03:36

ハウゼン (Hausen) @hausenjapan

21年10月27日

おお、QuantumOptics.jlで、「Entanglement of Two Qubits」ができるのか。
しかも、GitHubにすでにあるので、敷居が低い。
ようやく、#julia言語 を本格的にやる気になった。
docs.qojulia.org/examples/two-q...

タグ: julia言語

posted at 02:02:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#数楽 BPZ 1984 について物理的ではなく数学的によく分からないことがあるなら、私に聞けばよい。

純粋に数学的な興味から来る人であっても、いきなりvertex operator algebraを勉強させられるのは辛いと思う。

山田泰彦さんの本はお勧め。しかし絶賛品切れ中。😭
www.amazon.co.jp/gp/product/456...

タグ: 数楽

posted at 01:57:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#数楽 私もBPZを読んだ方が色々楽に理解できると思います。

2次元共形場理論は純粋に数学的にも広がりのある話題で、純粋に数学的な興味から来る人達にもBPZはお勧め。

AA Belavin, AM Polyakov, AB Zamolodchikov - Nuclear Physics B, 1984

scholar.google.co.jp/scholar?cluste... twitter.com/_kmt46/status/...

タグ: 数楽

posted at 01:56:27

ハウゼン (Hausen) @hausenjapan

21年10月27日

量子シミュレーションはPythonのQuTiPしか思い浮かばなかった。
#julia言語 で、QuantumOptics.jlというものがあるらしい。
ためしてみよう。
qojulia.org

タグ: julia言語

posted at 01:45:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 あと、尤度について何か語りたい場合には、「尤度は高いのに全然もっともらしくない場合の例を挙げよ」という初歩的な問題に即答できる必要があると思う。

タグ: 統計

posted at 01:42:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 それに対して、伝統的ベイジアンの意思決定論では、パラメータθ付きの確率分布p(x|θ)と事前分布φ(θ)しか考えず、未知のq(x)については考えない。

この点は現実への応用時に大変なディスアドバンテージになります。

タグ: 統計

posted at 01:39:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 未知の現実のモデル化と、推測のために使うモデルを設定することを分けることが重要です。

渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の記号では、未知で任意のq(x)が前者のモデル化で、p(x|θ)とφ(θ)が後者の意味でのモデルです。p(x|θ)とφ(θ)を設定して未知のq(x)に立ち向かうという設定。

タグ: 統計

posted at 01:36:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 何らかの意味で損失を下げたり効用を上げたりしようとすること自体は合理的です。

しかし、モデル内部で計算した損失や効用を扱っているだけで、現実における損失や効用の問題(多くの場合に不良設定問題になる)を扱っていることにはならないことを正直に言わない態度は非常にまずいと思います。

タグ: 統計

posted at 01:32:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

@KB_satou @hasundue 一般的なmapslicesよりも特殊なeachcolの方が便利な場合は結構多いかも。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 01:25:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 だから、尤度が日常用語的に「もっともらしさ」を意味する英単語likelihoodで呼ばれていることに騙されて、尤度をもっともらしさだと解釈して、統計的推論の基礎にすえようとすることは単純に間違っています。

タグ: 統計

posted at 01:23:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 尤度の定義は「モデル内部でデータと同じ数値が生成される確率の密度」であり、「モデルのデータへの適合度」の指標としては適切だが、「もっともらしさ」の指標としては不適切です。モデルがデータにフィットしていても全然もっともらしくない場合はよくあります(オーバーフィッティング)。

タグ: 統計

posted at 01:23:38

K.B.砂糖 @KB_satou

21年10月27日

@genkuroki @hasundue 情報ありがとうございます、結局調べる時間も含めるとfor文ゴリ押しのほうが速いのでそうしてしまいました。
mapslices はすごい便利そうなので折をみて使えるようにしたいです。

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posted at 01:21:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 ベイズ統計を他人に勧めるときには、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』的な考え方(複雑なモデルでは最尤法よりもMAP法やベイズ法が無難な選択)や赤池弘次さん的な考え方をした方が合理的だと思います。事前分布を適切に設定すると予測誤差を小さくできる場合があります。
twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 01:17:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 例えば、モデル内部での期待損失r(δ)を最小化する決定函数δを探すことも、モデル内部の設定を完全に信じ込んでいる仮想的な人物の合理的な行動のモデル化としては十分に役に立つと思います。

しかし、現実における損失を下げるためには不適切な方法になります。

役に立つ所だけで使えばよい。

タグ: 統計

posted at 01:17:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 伝統的なベイジアン達に自分達のやり方を他人に勧めるやり方は、謙虚さが足りず、相当にひどいと私は思っています。

「どの数学的道具も適切に使えば役に立つ」という穏健な立場以外は全部ダメだと思います。

タグ: 統計

posted at 01:17:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 だから、伝統的主観ベイジアンの決定論では、モデルの設定が現実において不適切なせいで、モデル内部での期待損失最小化が結果的に現実における損失拡大を招くリスクを扱うことが原理的に不可能なのです。

こういう代物を他の道具を廃して他人に勧めるのはどうかしています。

タグ: 統計

posted at 01:17:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 パラメータθ付きの確率分布p(x|θ)と事前分布φ(θ)と損失函数L(θ,d)で構成されたモデル内部でランダムにxが生成されるという設定での期待損失最小化は、

現実の問題ではデータxが実際にどのような法則で生成されているかが不明であること

を取り込めていません。続く

タグ: 統計

posted at 01:17:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 せっかく期待損失=期待二乗誤差を最小化したのにうまく行かない理由は、その期待二乗誤差最小化はp(x|θ)と事前分布φ(θ)で構成されたモデル内部での期待二乗誤差最小化でしかないからです。

モデルと無関係の分布q(x)でデータxが生成されているというより現実的な設定では不適切な方法なのです。

タグ: 統計

posted at 01:17:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 しかし、事後分布の期待値をθの推定値として採用したときの、モデルp(x|θ)による予測精度はひどく悪化する可能性があります。

渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』p.125で「平均プラグイン法」と呼ばれている方法がちょうどそれに対応し、使用には注意が必要なことが指摘されています。続く

タグ: 統計

posted at 01:17:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 その主観的期待損失r(δ)を最小化する決定函数=推定函数δ(x)は事後分布

φ(θ|x) = p(x|θ)φ(θ)/∫p(x|θ)φ(θ)dθ

に関するθの期待値になる:

δ(x) = ∫θ φ(θ|x)dθ.

こういうことがよく解説されていると思います。私も

nbviewer.org/github/genkuro... の4.5節

で解説している。

タグ: 統計

posted at 01:17:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 そのr(δ)はモデルp(x|θ)に従ってデータxがランダムに生成されるときのθの推定値の二乗誤差|δ(x) - θ|²の期待値

∫|δ(x) - θ|²p(x|θ)dx

の主観的事前分布φ(θ)に関する期待値になります。続く

タグ: 統計

posted at 01:17:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 例えば、θ∈ℝでL(θ,d)=|d - θ|²のとき、決定函数δ(x)はデータxにパラメータθの推定値を対応させる函数のとき、

r(δ) = ∬|δ(x) - θ|²p(x|θ)φ(θ)dx dθ.

続く

タグ: 統計

posted at 01:17:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 伝統的な主観ベイジアンの意味での決定論は主観内部での期待損失最小化は、パラメータθ付きのデータxの統計モデルp(x|θ)と主観の忠実な表現とされる事前分布φ(θ)と損失函数L(θ,d)が与えられたときの、決定函数δ(x)の期待損失

r(δ) = ∬L(θ,δ(x))p(x|θ)φ(θ)dx dθ

を扱います。続く

タグ: 統計

posted at 01:17:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月27日

#統計 伝統的な主観ベイジアンの意味での決定論は主観内部での期待損失最小化でしかありません。

赤池弘次さん以後の統計学では普通になっている汎化誤差最小化(これは不良設定問題!)の枠組みさえ扱えない。

尤度主義に頼る点もひどい。続く twitter.com/kohntarkosz2/s...

タグ: 統計

posted at 01:17:45

K.B.砂糖 @KB_satou

21年10月27日

これは乗ってるって言っていいよな?
クソみたいなパラチュンの末にたどり着いた
YOYO.jl pic.twitter.com/cukiwzFp7Y

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posted at 01:16:53

斉藤久典 @saitohisanori

21年10月27日

いくら雇用が流失しても「円高なら安く買える」報道やってたテレビ放送も忘れることが出来ない。 twitter.com/kx3g/status/14...

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posted at 00:15:54

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