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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2016年10月21日(金)

万博@盲学校マジック @bampaku

16年10月21日

@OokuboTact 市川伸一さんだと、中公新書の「考えることの科学」で3囚人問題が紹介されていたような気もしますが、論文となると読んだことはないですね……

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posted at 00:00:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 リンクメモ
可視化で理解する「負の二項分布」 - ほくそ笑む
d.hatena.ne.jp/hoxo_m/2015101...

タグ: 数楽

posted at 07:25:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 リンクメモ続き
可視化で理解しない「負の二項分布」 - My Life as a Mock Quant
d.hatena.ne.jp/teramonagi/201...

タグ: 数楽

posted at 07:32:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#掛算 リンクメモ
8254.teacup.com/kakezannojunjo...
ホメオパシー注意報 - コメント欄10代目

タグ: 掛算

posted at 07:42:25

片瀬久美子 @kumikokatase

16年10月21日

基本大人しいので(?)廊下に立たされる事はあまりなかったけど、小学生の時は授業中に先生が誰かを指す前に「あっ、分かった!」と言ってしまうので、「くみこちゃんは、黙ってなさい」とよく注意された…。

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posted at 08:55:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 Γ函数はガンマ分布の場合に限らず次の形で使われることが非常に多い。a>0、s>0に対して、

∫_0^∞ e^{-ax} x^{s-1} dx = Γ(s)/a^s.

タグ: 数楽

posted at 08:57:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 練習問題:k>0であるとする。
- log ∫_0^∞ exp(n(L-x^k)) dx のn→∞での様子を調べよ。

これのk=2の場合の結果に2をかけるとパラメーター数が1の場合のBICの形の式が得られる。大学1年レベル。

タグ: 数楽

posted at 09:07:12

konkazue @konkazue

16年10月21日

@kumikokatase 同級生の男子と2人「お前たちは指名されるまで答えるな」と言われていました^_^;
彼がいたおかげで、教師が言った内容に2人ともが異議を唱えた場合には、一旦保留にして教師が調べ直してくる、というルールも出来たので小学校時代は比較的楽でした

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posted at 09:29:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 練習問題:
- log ∫_0^L dx ∫_0^M dy ∫_0^N dz exp(-n x^k y^l z^m) x^a y^b z^c
のn→∞での様子を調べよ。

これを解けば渡辺澄夫著『ベイズ統計の理論と方法』第4章を読み易くなる。大学1年レベル。

タグ: 数楽

posted at 11:06:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

【ネタ】確率分布を決めるパラメーターは「母数」とも言うようだが、誤用が多い。「波羅蜜多」とでも書けば格調も高くなり、誤用は減るのではなかろうか。【波羅蜜多→サンスクリット語: पारमिता、Pāramitā、 パーラミター)】

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posted at 11:33:58

わくわく @09waku09

16年10月21日

塾で働き始めて2年目ぐらいの時に「分速を時速に直す」計算で、速さを習いたての頃は特に教えなくても(速さの意味を考えて)解けていた子が、速さの内容が進むにつれて解けなくなっていったのを見て教えるって何なんだろうって考えるようになった

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posted at 12:38:08

あおじるPPPP @kale_aojiru

16年10月21日

始めのうちは定義と自分の頭で問題に取り掛かっていた生徒が、次第に天から降りてきた解き方を覚えてなぞるだけに変貌していくんだよな。あれは地獄だ

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posted at 12:43:21

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 ヒント:x=X^{1/n}などとおくと、次の形の積分の評価に帰着する。

∫_0^L dx ∫_0^M dy ∫_0^N dz exp(-nxyz) x^{a-1} y^{b-1} z^{c-1}

n→∞でもっとも遅く0に収束する項を求めて -log を作用させる。

タグ: 数楽

posted at 12:47:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 ヒント続き。0<a≦b≦cと仮定する。a<bの場合は簡単。a=b<cとa=b=cの場合が問題。a=b=cの場合には(log n)^2が出て来る。0<y<M、0<z<N, yz>C/nを満たす(y,z)について(dy dz)/(yz)を積分してみよ。大学1年レベル。

タグ: 数楽

posted at 12:57:23

非公開

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posted at xx:xx:xx

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 二つ前のツイートの訂正。変数変換の式の指数のnはkが正しい。自明な誤り。x=X^{1/k}などと積分変数を変換する。変換後のa-1は(a+1)/k-1になる。

タグ: 数楽

posted at 13:03:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

【ネタ】ぱらみた→波羅蜜多
ユーザー辞書に登録した! pic.twitter.com/v0OPgAQAW6

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posted at 13:14:44

河野太郎 @konotarogomame

16年10月21日

科研費の申請書の罫線は次回申請から廃止することに決まりました。

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posted at 15:58:21

河野太郎 @konotarogomame

16年10月21日

科研費の申請書に関して、罫線の廃止やラテフの貼り付けの容易化などに加え、どんな改善が必要か、文科省が研究者にお聞きして、次回までに対応することになりましたので、ご要望を文科省までお寄せください。

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posted at 16:00:26

Yusuke Hayashi 林祐輔 @hayashiyus

16年10月21日

「階層構造を持つ神経回路網は次元の呪いを受けない」の意味がわかりました。|情報学習理論 ー 東京工業大学・渡辺澄夫
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab... pic.twitter.com/tEZECSua5k

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posted at 16:14:25

アニ @gorotaku

16年10月21日

この「大学採点案」では、「同じ答案が複数回別々の大学で採点される」というクソみたいな無駄が生まれる上に、点数のばらつきが無いようにするためのコストが追加でかかるので、制度設計としてあまりに頭が悪い。そこまでして得られるものは何なのかというと、「それ二次試験で良くね?」だったり。

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posted at 16:35:18

非公開

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posted at xx:xx:xx

河野太郎 @konotarogomame

16年10月21日

罫線をなくしただけで大絶賛!?
では、次の要望は何? twitter.com/biz_sakuma/sta...

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posted at 17:58:18

河野太郎 @konotarogomame

16年10月21日

ラテフはラテックスではないの、と聞いても良いですか?

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posted at 17:58:52

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

16年10月21日

『考えることの科学 推論の認知心理学への招待 (中公新書) 』(市川伸一:著 1997年)を買ってみた。ベイズ理論について書いてある。

タグ:

posted at 20:34:36

非公開

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posted at xx:xx:xx

非公開

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posted at xx:xx:xx

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

16年10月21日

@OokuboTact  読んでいるけど、何を言いたいのかわからない。

タグ:

posted at 21:30:29

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

16年10月21日

@OokuboTact  市川伸一氏考案の「変形三囚人問題」が全く理解できない。 #3囚人問題 #モンティ・ホール問題

タグ: モンティ 3囚人問題

posted at 21:43:53

山形方人(nihonGO) @yamagatm3

16年10月21日

研究費、有望若手に優先を=鶴保科技相(時事通信) - Yahoo!ニュース headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20161021-...
大隅さんの例でわかったのは、日本では有望株を見出せないので、潰しそうになったということではなかったのか。その「中間報告」作製者に問題があるのでは。

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posted at 21:56:33

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

16年10月21日

@OokuboTact この答えに納得できない。確率が1/4から1/5に下がるらしい。3人から2人に減るんだから、1/12から1/8に上がるんじゃないの? #3囚人問題 #モンティ・ホール問題 pic.twitter.com/WriungN5h6

タグ: モンティ 3囚人問題

posted at 22:15:21

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

16年10月21日

@bampaku  中公新書の『考えることの科学』を買ったのですが、「変形三囚人問題」が理解できません(泣)

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posted at 22:35:59

AlphaImpact Co., Ltd @alphaimpact_ai

16年10月21日

先週大量的中だったAlphaImpactの10/22(土)の予測を公開しました。今週は対象レースが増え21レースの情報公開。ご期待ください。alphaimpact.jp/2016/10/21/201... #競馬 #富士S

タグ: 富士S 競馬

posted at 22:37:54

万博@盲学校マジック @bampaku

16年10月21日

@OokuboTact 感覚としては、情報量や情報エントロピーのイメージを知っていると掴みやすいかもしれません。
僕のイメージとしては、これが殺し合いでABCで殺し合って生き残った人が釈放されるとすると、前提条件は勝てそうな確率ということで、Cだけマッチョみたいな感じで置き換え

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posted at 22:53:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽
twitter.com/genkuroki/stat...
リンク先の続き。ベイズ推定法の設定はリンク先の文脈では次のように説明されます。サンプルX_1,X_2,…をランダム生成している奴は、まずパラメーターwをwに関する事前分布φ(w)に従ってランダム生成し、続く

タグ: 数楽

posted at 22:54:00

万博@盲学校マジック @bampaku

16年10月21日

@OokuboTact 置き換えられます。そこで、看守が「Cは死ぬ」って情報を流すと、番狂わせになってAが生き残れる確率が上がりますが、逆にこの場合は「Bが死ぬ」って情報を知ってしまったので、Aが生き残れる確率が減ってしまったイメージです。

タグ:

posted at 22:55:33

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

16年10月21日

@bampaku  ツイートに書いたのですが、1/12から1/8に上がると思ったんです。なぜなら殺し合いなら、相手がどんなに強くても、相手が辞退すれば自分が勝ち上がる確率が上がるという・・・素朴な推理なんですけど。どうしてダメなんでしょうか?

タグ:

posted at 22:58:13

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

16年10月21日

@bampaku   トーナメント戦で、自分は圧倒的に弱いけど、強い相手が辞退すれば、自分は次の戦いに進めるわけで

タグ:

posted at 22:59:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 続き〜、そしてパラメーターwで決まるxの確率分布p(x|w)に従った独立試行によってサンプルX_1,X_2,…を生成しているとまず推定する。奴が本当にそうしているかどうかはわからないけど、ひとまずそのように考えて、実際に得られたサンプルと比較してみる。続く

タグ: 数楽

posted at 23:00:14

万博@盲学校マジック @bampaku

16年10月21日

@OokuboTact ですです。その感覚は良いと思います。この場合は「もしかしたら強い相手を倒してくれるかもしれないやつ」が辞退してしまったので、強いやつとの一騎打ちになってしまってかえってって勝てる(生き残る)確率が減ってしまったという感じです。

タグ:

posted at 23:01:44

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

16年10月21日

@bampaku  「強いやつとの一騎打ちになってしまってかえってって勝てる(生き残る)確率が減ってしまったという感じです。」・・・その説明ならわかるですが、私は別の解釈をしたのです。次のツイートで、その説明

タグ:

posted at 23:03:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 続き。実際にサンプルX_1,…,X_nが得られたとき、仮にそれらが仮想的に考えた通りの生成の仕方をされているなら、その次のX_{n+1}が従う確率分布は数学的仮想世界における条件付き確率分布で記述される。続く

タグ: 数楽

posted at 23:05:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 その仮想世界ではサイズnのサンプルが従う確率分布はZ_n(x_1,…,x_n)=∫p(x_1|w)…p(x_n|w)φ(w)dwなので、実際に得られたサンプルX_1,…,X_nが数学的仮想世界で生成されたものだと仮定すると(ここが要注目点)、続く

タグ: 数楽

posted at 23:10:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 続き、仮想世界における次のX_{n+1}が従う条件付き確率分布はp_n(x)=Z_{n+1}(X_1,…,X_n,x)/Z_b(X_1,…,X_n)と書ける。そして、このp_n(x)が現実世界でサンプルを生成している確率分布の推定として採用するのごベイズ推定法です。続く

タグ: 数楽

posted at 23:15:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 以上のストーリーの良いところの一つは、パラメーターwについてはすでに積分されており、現実世界でのサンプルを記述する変数しか表に見えて来ないことです。階層ベイズにも容易に繋がる。

タグ: 数楽

posted at 23:18:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 一般に数学的仮想世界におけるサイズnのサンプルの確率分布が確率密度函数Z_n(x_1,…,x_n)によって与えられているとき、仮想世界とは別の現実世界で得られたサンプルX_1,…,X_nの値を用いと条件付き確率分布を現実世界での真の確率分布の推定とみなせます。

タグ: 数楽

posted at 23:22:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 仮想世界で生成されたサンプルの値で条件付き確率分布を考えることは、その仮想世界内部で正しい推論になっています。しかし、サンプルの値を仮想世界の外にある現実世界から持ち込んだ場合には、仮想世界内部における正しい推論にはなりません。続く

タグ: 数楽

posted at 23:26:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

16年10月21日

#数楽 続き。しかし、現実世界から仮想世界にサンプルの数値を持ち込むことによって、仮想世界と現実世界を繋げることができるのです。それを理解するためには現実世界から仮想世界にサンプルデータを持ち込み続けたときの仮想世界の挙動を知る必要があります。そこが大事なポイントになるわけです。

タグ: 数楽

posted at 23:31:00

万博@盲学校マジック @bampaku

16年10月21日

三囚人問題の話、やっぱり最終的には
P(B|A)=P(A∩B)/P(A)に帰着するような気がしてしまうんだけど、気の利いた例を出せるとなお良いと思いつつそれが中々上手く行かないので、やはりその辺は積分定数さんを見習いたい。

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posted at 23:34:39

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