黒木玄 Gen Kuroki
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2020年02月10日(月)
ベクトルのテンソルをテンソルにする方法がもっと言えばほしいです.
@. rand(分布(テンソル), n)
の出力が各テンソルの要素をパラメータとした長さnの1次元配列のテンソルを返してしまいます.
rand.(Poisson.([1 1 4; 5 1 4]), 810)
を (2,3,810)型テンソルに整形したいです.
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posted at 00:01:51
@genkuroki これdistributionsの乱数生成でも有効なんですね! forや内包表記と比べて生成自体がめちゃくちゃ早くなりました.
ただ,出力形式の成形でちょっと困ってまして(twitter.com/389jan/status/...),何か良い方法はありますでしょうか?
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posted at 00:06:30
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
経緯がカオスですが、PackageCompilerX.jl でARM対応のPRがマージされたのでラズパイでもビルド済みのJuliaバイナリーライフをたのしめるようになりました。
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posted at 00:08:22
#統計 何が怖いか?
一部の頭のおかしい人が
www.slideshare.net/KojiKosugi/201...
【事後分布から自分の仮説が正しい確率を読み取れる
p値のように仮想世界の非現実的な値ではありません】
のようなことを言っているだけなら、
そういう人もいるよね
で済ませられますが、実際には全然そうじゃなさそう! pic.twitter.com/mQOkAQ3KfS
タグ: 統計
posted at 00:09:10
クルーグマンが昔の本で「高生産性のハイテク産業に労働者を移動しろって?米国で労働生産性が最も高い職種はITでも金融でもなく、タバコ農家と石油採掘業だぞ」という話を書いてたな。
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posted at 00:10:44
この原因を、大きく次の3つの仮説を立てて調べた
(1)ベイズNNで用いるMCMCが事後分布を正しく近似していない
(2)普通のNNはバッチ正則化やドロップアウトなどをするためもはや尤度ではないなにかを最大化をしていることによるギャップ
(3)事前分布が適切でない
結論は、(1)誤(2)誤(3)微妙
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posted at 00:11:26
つまり
(1)MCMCは事後分布を良く近似できていることを確かめた
(2)バッチ正則化やドロップアウトなしでもやはりcold posteriorのほうが良い精度になった
(3)は、noninformativeな事前分布として正規分布を用いているはずが実はinformativeなのではないかと主張している
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posted at 00:15:59
実際、正規分布からサンプルしたあるパラメータでCIFAR-10タスクを解くとほとんどのサンプルをある1つのクラスに分類してしまう。
また訓練データのサイズを大きくするほどベイズNNとSGDの性能差が小さくなる(これは事前分布の影響が小さくなることと矛盾しない)。
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posted at 00:19:03
これは層の幅で正規化した(He-scaled)分布を使っても同じだった。
なのでおそらく事前分布はベイズNNで悪さをしていて、より良い事前分布を探す必要がある。ただし事前分布がすべての原因でもなさそうなのでまだ調べる必要がある
ということだと思う
実験量がすごい
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posted at 00:23:24
@389jan #Julia言語 もっときれいな方法を誰か教えてくれると思いますが、例えば、ブロードキャストで頑張るならば、
((d, _) -> rand(d)).(Poisson.([1 1 4; 5 1 4]), fill(true, 1, 1, 810))
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/tomCyt17Ft
タグ: Julia言語
posted at 00:43:01
@genkuroki む,無名函数……!
この発想は全く出てこなかったです.ありがとうございます.
(randとPoissonまわりをブロードキャストする以上,forより自明に早いですよね)
速度検証一切してないですが,僕は
reshape(repeat([1 1 4; 5 1 4]', 810)', (2,3,810));
をPoissonに渡すという方法を思いつきました
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posted at 00:49:43
非公開
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posted at xx:xx:xx
そのつまみ方やめろ
ついに“史上最強”のリチウムイオン電池が誕生? 透明で柔軟で火にも耐えるバッテリー、米研究チームが開発 @wired_jp wired.jp/2020/01/14/sci...
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posted at 01:19:11
@genkuroki カーネルをリセットしないで何回もセル実行する場合はreshape(repeat())が早いですが(下記リンクにこちらは載ってない),カーネルをリセットする場合は何回も繰り返す際も無名函数が早かったです.
先のnotebookにシミュレーション繰り返すセルを追加しました
github.com/chijan-nh/Broa...
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posted at 01:39:53
@oxinabox_frames @fby_conf I'm left wondering about the "Open Classes". In Julia we tend to write free functions and in C++ we have the option to do so. Java is a rare case in this matter.
Do you think Julia needs a way to inject code in classes after they've been defined?
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posted at 01:52:15
Frames Catherine Whi @oxinabox_frames
@gpbarletta @fby_conf Julia has open classes, any language that can perform dispatch on to functions in external files has it. We don't need the ability to put more into structs defs because (inner constrictors aside) we don't put them there. Adding fields would be really hard to do issues re memory
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posted at 01:59:05
@389jan #Julia言語 ああ、ダメだ。私の方法もクソ遅かった!
forループを回すよりも、10倍くらい遅くなっていました。詳しくは
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
を参照。あと Julia 1.3.1 では
rng = Random.default_rng()
for ~
~ rand(rng, dist) ~
end
の形でrandを使わないとちょっと遅くなる。
タグ: Julia言語
posted at 02:04:18
#Julia言語 1行でランダムウォークを作る方法
cumsum結構便利
1次元
X = cumsum(rand([-1,1], 10000), dims=1)
2次元
X = cumsum(hcat(rand([[1,0],[-1,0],[0,1],[0,-1]], 10000)...), dims=2)
3次元
略
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/fuZDVCBcYL
タグ: Julia言語
posted at 02:41:07
Re:RT 「AO入試」という枠で叩くのは誤り。「AO入試」の中身と結果がダメな場合に叩くようにしないとまずい。
某大理学部数学科の「AO入試」はガチで数学ができないと合格できないと思う。受験しに来ただけで尊敬に値する。
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posted at 02:56:46
#統計 補足
ベイズであろうがなかろうが、推定先の未知の確率分布とその標本分布は同じものです。推定先の未知の分布は確定していると考える。
さらに、ベイズであろうがなかろうが、標本分布に従って生成されるサンプル(データ)が標本分布に従う確率変数の実現値扱いになるのも同じ。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 03:16:47
とても興味深い実験結果ですが、コメントしたくなるところとして
・BNやDOの有無以前にそもそもSGDによる点推定が最尤やMAPから乖離しているのでは?
・温度の定義が事前分布まで累乗されているが、尤度だけならどうなるか。
があります twitter.com/coro_NLP/statu...
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posted at 04:02:01
arxiv.org/abs/2002.02405
この論文に関しての話です。
スクショにあるように、事後分布の温度は事前分布にまでかかっている定義となっています。 pic.twitter.com/GxI9OGDujS
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posted at 04:04:29
@RosonaEldred I think this is pretty standard across languages, though I agree it's unintuitive at first #julialang : pic.twitter.com/HUDIS3f4G6
タグ: julialang
posted at 04:26:29
コバ先生(@KobaKobauro )のツイートでフォロワーが急増
私以外にも小児科では
ホムホム先生:@ped_allergy
森戸先生:@jasminjoy
佐久先生:@oshietedoctor
ゴクウ先生:@Drhimajin
NS先生:@nuno40801
アシュア先生:@reassure2001
など多数います
いろんな方の情報に触れると良いでしょう twitter.com/KobaKobauro/st...
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posted at 06:31:44
Robert Geller; ロバート・ @rjgeller
国立大学教員なのに、子供並みの間違った発想(XXX地域の地震はYYY年間隔で繰り返す)を平気で書く。念のために、これまでの大きな地震の時系列を知っていても今後の地震は同パターンで発生すると限れない。現在の学問では、「いつでも何処でも不意打ち」としか言えない。 news.yahoo.co.jp/byline/fukuwan...
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posted at 08:28:44
NVIDIAが公開するGPU最適化されたデータフレーム/アルゴリズムのライブラリであるcuMLを使いk近傍法を行った記事。scikit-learnに比べて600倍の速度が出たという(25分⇒2.5秒)。 twitter.com/rapidsai/statu...
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posted at 09:34:57
#Julia言語 小田原さんのブログ記事を再宣伝
私も、2×2の分割表で「補正無しのχ²検定は不正確なので、正確なFisher's exact testを使いましょう!」というよく見る主張は誤りであると思っています。
数値実験すると、補正無しのχ²検定の方がむしろ正確(p値の分布が一様分布に近い)な感じ。 twitter.com/koichi_5963/st...
タグ: Julia言語
posted at 10:10:56
#統計 小田原さんが
qiita.com/KOICHI_5963/it...
の最後に書いているように、私も
【シュミレーション技術の民衆化】
が進んで欲しいと思っています。
「昔から〜と言われている」よりも、
「自分でシミュレーションしたら〜でした」の方がよい!
合理性のない慣習が排除される可能性が増す。
タグ: 統計
posted at 10:17:28
教えてドクター佐久@無料アプリ配信中♪ @oshietedoctor
子どもが生まれたから加熱式タバコに変えたという方が時々います。加熱式でも葉のニコチン濃度は紙巻きと大差なく発がん物質も。紙巻きから加熱式に変えた方の25%が喫煙場所を屋内に変え、結果受動喫煙リスクが高くなること、パーツが小さく誤飲が増えると知ってほしい。子どもが生まれたら禁煙を。
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posted at 10:21:53
@coro_NLP こちらの議論というかほぼ黒木さんの解説/貼られてるリンクがわかりやすいです。
twitter.com/389jan/status/...
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posted at 10:25:55
#統計
【事後分布は常に一つ。それが確率的に変わるものではありません】
これ↑もひどいよね。
ベイズ統計であろうがなかろうが、扱うデータは同じものです。
統計学では事後分布自体が確率的に揺らぐというモデルで考えます。運悪くデータが偏っているリスクを普通は考える。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/cBNLc8eQfN
タグ: 統計
posted at 10:43:57
非公開
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posted at xx:xx:xx
#統計 まだベイズ統計に関する数学が未発達もしくは普及していなかった時代には、ベイズ統計の周辺に関する議論ががっつり数学を使った科学的に合理的なものにならず、内容的に精緻さに欠けた主義の違いに関する議論になってしまっていました。
そういうスタイルから入ると時間の無駄になります。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 11:03:39
Robert Geller; ロバート・ @rjgeller
地震発生は周期的である考えは素人発想ですが、統計学検証の結果は「不合格」ということです。 twitter.com/shibajundesu/s...
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posted at 11:10:52
Robert Geller; ロバート・ @rjgeller
背景
私達の論文(英語)
www.sciencedirect.com/science/articl...
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posted at 11:12:23
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posted at xx:xx:xx
#統計 まるで、ベイズ統計ならば仮説が正しい確率も求められるという説が定説になっているがごとく。
これは非常にまずすぎ。
www.jstage.jst.go.jp/article/sjpr/6...
心理学を専攻する学生への統計教育はどうあるべきか
堀裕亮
Japanese Psychological Review
2017, Vol. 60, No. 3, 230–234
より pic.twitter.com/CVkBIoWnkr
タグ: 統計
posted at 12:23:47
渡辺先生のベイズの本、行間を埋めようとすると大変だけど、文字の部分や注だけだったらサッと読めるし、そこだけでも読んで意味があるので是非。レクチャーのスライドもおすすめ。
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posted at 12:26:00
>隂山先生に追いつき、追い越したい人なら、絶対、言わないと思います。
この人本当にピントがずれている。
「隂山先生は素晴らしいから、誰もが追いつき追い越したいと思ってる」という前提なんだろうな。 twitter.com/yamasati39/sta...
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posted at 12:32:08
陰山英男さん「食事療法」の言説に嵌り、指摘する人を片っ端からブロックする - Togetter togetter.com/li/1404633 @togetter_jpさんから
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posted at 12:44:22
#統計 やはり定説のように扱われている。
推定に使った数学モデルが妥当でない場合であっても、標本サイズを大きくすると推定は収束することがある。
www.jstage.jst.go.jp/article/sjpr/5...
帰無仮説検定と再現可能性
大久保街亜
Japanese Psychological Review
2016, Vol. 59, No. 1, 57–67
より pic.twitter.com/AAtKGGWAB9
タグ: 統計
posted at 12:45:53
「養蜂家が巣箱に巣礎枠を入れ忘れた」
Beekeeper forgot to put the frames in the beehive
www.reddit.com/r/interestinga...
巣礎枠は巣箱に何枚も入ってる枠。ここに巣を作らせて管理しやすくするんだけど、入れ忘れたみたい。この形で風通しが良くなって、湿度と温度が一定になるそう。自然の造形は凄い。 pic.twitter.com/GTuUK1y3Kk
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posted at 12:54:03
#統計 リンク先は、推定に使ったモデルが妥当でない場合に、標本サイズを大きくしたとき、妥当でない結果に推定が収束してしまった場合。
動画の中ではn=400で「サイコロXはサイコロAであるという研究仮説が正しい確率」がほぼ100%に収束してしまっているwww
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 12:54:17
#統計 1つ前のツイートのリンク先の解説
採用したモデルは「サイコロA,B,Cのどれかである」で事前分布でA,B,Cが等確率。サイコロA,B,Cの出目の分布は添付画像の通り。
しかし、推定先のサイコロXの出目の分布はサイコロA,B,Cからかけ離れていた。そして、推定・推測・推論にも失敗した。 pic.twitter.com/N6d5jjUfEI
タグ: 統計
posted at 12:58:08
#統計 stattanさんの言う通りで、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』は確かに難しい本かもしれませんが、言葉による説明の部分が非常に面白く読める本です。味のある言葉による解説が多い。
例えば添付画像のように「人文社会科学における確率モデルは云々」とも書いてあります。 twitter.com/stattan/status... pic.twitter.com/3Q03jnQUWO
タグ: 統計
posted at 13:37:01
初学者に渡辺ベイズ薦めるときこの注釈はとても重要。
アマゾンレビューでも七章とFAQだけでも読んで! みたいなのついてたなあ twitter.com/stattan/status...
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posted at 13:47:53
『国が借金をして財源を確保するやり方もある。しかし、現役世代がこれから生まれる子どもたちにツケを回す形になり、「無責任」との批判にさらされる可能性が高い。』
バカじゃねーの、この記者。
(もちろん毎日新聞社の原理主義的財政破綻教義のせいだろうが) mainichi.jp/articles/20200...
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posted at 13:49:48
“借金”は無いが、子供は生まれてこず、インフラはボロボロ、教育水準も低く、年寄りは早く死ねと言われる日本と、
“借金”はあったとしてもそうではない日本と、
「将来世代」に感謝される未来はどっちだと聞かれたら、人の心を持っているなら分かるだろ。
毎日新聞は借金が無い方が良いらしいが。
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posted at 13:54:01
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posted at xx:xx:xx
こういうと怒られるかも知れないけど、統計を応用する人だったら式を行間を埋められる必要は無いと思う。主要なところを読んでベイズ統計が何をやろうとしているのか分かればよいかなと。初めはとりあえずは数学的な成果は一旦信じておく、と。 twitter.com/stattan/status...
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posted at 14:48:06
統計たんとか黒木先生とかに怒られない、須山本よりとっつきやすい入門書は、たぶん、大関真之,『ベイズ推定入門』オーム社。イラストが超かわいい。
あと、ベイズの肖像画が本人ではないという根拠も書かれてたりする。
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posted at 14:50:05
Pinsker's inequality is a fundamental inequality of information theory. Bounds the total variation norm by the relative entropy (aka KL divergence). en.wikipedia.org/wiki/Pinsker%2... pic.twitter.com/pm5AObHLyU
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posted at 15:00:00
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posted at xx:xx:xx
#統計 渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』は色々な読み方ができる本で、おそらく著者の渡辺さんは汎化損失(汎化誤差)の概念が普及して、WAICを使えるようになる人が増えることを望んでいると思うので、「証明」に当たる部分を飛ばして読んで、WAICで何をできるかまで一直線に進むのはありだと思う。 twitter.com/stattan/status...
タグ: 統計
posted at 15:33:14
AVILEN AI Trend | AI @AVILEN_AI_Trend
皆さんは「#ベイズ統計」について知っていますか?🤔
ベイズ統計とは、標本を必ずとも必要としない。データ不十分でもなんとかして確立を導く学問です。
データアナリストに限らずビジネス職にも必須の知識になりつつあります👔
ベイズ統計の詳しい解説はこちらです☺️
→ to-kei.net
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posted at 15:39:44
非公開
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posted at xx:xx:xx
検索で引っかかったので読んだ。こういうデマ者を部分的にもぬ批判しないで応援した人らがいることに怒りを覚えるよ。
↓
おしどりデマ庫:立民「安田真理」候補「おしどりマコさんが放射能デマ発信者などとは考えておりません。理由を」 そこで理由を集めた
shinobuyamaneko.blog81.fc2.com/blog-entry-257...
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posted at 15:46:07
一部の哲学マンに一読をおすすめしたい:「定義は論証の代わりにはならない」flipoutcircuits.blogspot.com/2018/09/blog-p...
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posted at 16:15:40
#統計
添付画像1
【ベイズ統計とは、標本を必ずとも必要としない】‼️‼️
添付画像2は to-kei.net/bayes/ より。いつものデタラメが書いてあり、ベイズであることが極めて疑わしい肖像画が引用されているのも典型的。テンプレか?
添付画像3の正しい考え方は
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
より。 twitter.com/toukei_net/sta... pic.twitter.com/IMONDoiigq
タグ: 統計
posted at 16:52:46
#統計 私による to-kei.net 批判についてはツイログの検索
twilog.org/genkuroki/sear...
を参照。相当に辛辣な批評になってしまっていますが、参考になれば幸いです。
統計学入門の教科書に問題があるので、問題のある教科書通りの解説を拡散すると必然的に批判されることになってしまう。 twitter.com/toukei_net/sta...
タグ: 統計
posted at 17:00:51
ReRTs: まさにそんな感じで渡辺ベイズ本を読み、サービス精神たっぷりに公開してくださってるコードを参考に数値実験で試行錯誤して感触をつかみつつ学んで使っています。個人的にR勢としてbrmsなどのパッケージはあまりおすすめしないです(仮定に無自覚になる事例をいくつか見ました)。
タグ:
posted at 17:04:44
詳しい方には常識なのでしょうが、Python, R, Juliaの間で手軽にデータフレームを共有するにはFeatherフォーマットが便利なんですね。どの言語でも一行で入出力できるし高速。圧縮は別途しないといけないのと、pandasと違ってindexに連番以外を使えないことだけ留意。
gist.github.com/Ken-Kuroki/508...
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posted at 17:39:44
Rのglm関数他、brmsでのモデル式はパラメータが明示的に指定する必要がないことが一つ問題かなと感じています。「予測してごらん」と促しても詰まってしまうことが多かったです(数人の学生さんですが)。
タグ:
posted at 17:44:32
圧縮が効かないのは高速に読み書きできることの裏返しだからやむを得ない。いずれにせよ解析スクリプト間での受け渡し用なら問題なし。長期保存用に容量を削減したいならparquetなどがベター。
タグ:
posted at 17:51:09
畑野議員がJAPAN e-Portfolioをとりあげ、運営者の教育情報管理機構の特定賛助会員であるベネッセ等が高校生の個人情報を利用する危険を指摘。文科省と教育情報管理機構の協定書では、文科省の承諾があれば、個人情報の目的外使用、第三者提供が可能になっている。追及され文科省は協定の見直しに言及
タグ:
posted at 18:00:33
@kebabroyal_ There is a very nice review Gibbs and @mathyawp on the relations between various divergences/norms/distances on probability distributions. math.hmc.edu/su/wp-content/... pic.twitter.com/RvxGZpqPXa
タグ:
posted at 18:21:31
#統計 推定先のサイコロXの出目をプロットしていない版の動画も追加しました。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
例えば→添付動画
モデル内のサイコロAは1,2が出易く、Bは3,4が出易く、Cは5,6が出易い。推定先のサイコロXは3の目だけがほんの少し出易い。サンプルサイズn=300で推定結果はBに収束。 pic.twitter.com/Z5FSuWB9kx
タグ: 統計
posted at 19:51:17
確率モデルもパラメータの事前分布も真の関数形がわからないので、ベイズ推論したところで予測分布は真の分布とは自明に異なるよなっていう感覚はとてもわかった(渡辺ベイズ読み始め勢)
タグ:
posted at 19:52:03
#統計 続き。この動画では状況が単純なので、サイコロXの出目のデータ(サンプル)の情報(経験分布)を表すドットと予測分布を容易に比較して、推定の収束先がひどくずれていることに気付けます。
複雑な状況ではそれさえそう簡単ではない。 pic.twitter.com/SeeQRreUAA
タグ: 統計
posted at 19:54:36
#統計 続き。この場合にはサンプルサイズがn=80程度までは、なんとなく予測分布とサンプルの経験分布が結構近いように見える。しかし、nが大きくなるとそれは誤判断になることがわかる。
こんなにシンプルなベイズ統計の例でも現実に何が起こりそうかを知るために役に立ちます。 pic.twitter.com/zItViv5Xsi
タグ: 統計
posted at 19:58:28
すっかり風邪も治り、今日はチョコの代わりにキッシュを作りました❣️(型は市販のもの🙄)少し早いですがハッピーバレンタイン💓 pic.twitter.com/TZVB88cKws
タグ:
posted at 20:43:32
Ken-Kuroki/python_r_julia.md
#Julia言語
gist.github.com/Ken-Kuroki/508...
タグ: Julia言語
posted at 21:15:56
@E_G_Zarathustra >でも、「4時間、時速30kmで進んだ時の距離」は30×4の方がしっくりくるな。
4×30とした人は一体どういう意図でやったのか疑問。
失礼します。
4h×30km/h 何もおかしくないと思いますが、何が疑問なのでしょうか?
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posted at 22:14:49
数学の研究者は数学は分からない、難しいのが当たり前とか数学の本を読むのって難しいというのに、数学の学部生とか院生は、この本読めるでしょみたいな顔したり、いやそれは容易みたいな顔してる。なぜなのか。
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posted at 22:29:46
#統計 添付画像1,2は
www.slideshare.net/yoshitaket/ws-...
ベイズ推定の概要@広島ベイズ塾
Yoshitake Takebayashi
Published on Mar 3, 2015
より。添付画像2によれば、母集団の母数も
【観察によって当然変わりうる】
らしい‼️‼️
添付画像3の正しい考え方は
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
より(既出)。 twitter.com/psycle44/statu... pic.twitter.com/KUR60vNZAn
タグ: 統計
posted at 23:08:16
非公開
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posted at xx:xx:xx
@genkuroki 先生のツイートも拝見し、ここの間違いが分かりましたし誤解を広める不適切な資料となってしまっていますので削除したいと思います。よく理解できていない部分、先生のツイートや関連資料を追って勉強を続けていきます!ありがとうございます!
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posted at 23:22:06
JuliaLang: The Ingredients for a Composable Programming Language: white.ucc.asn.au/2020/02/09/why... Comments: news.ycombinator.com/item?id=22288735
タグ:
posted at 23:30:03
HackerNewsTop10 @HackerNewsTop10
JuliaLang: The Ingredients for a Composable Programming Language
Link: white.ucc.asn.au/2020/02/09/why...
Comments: news.ycombinator.com/item?id=22288735
タグ:
posted at 23:32:11
Pinsker’s inequality can be refined. This is due to Igor Vajda. pic.twitter.com/ZtmmlZcTUt
タグ:
posted at 23:39:34
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
業務だと、ipywidgets で簡易UIを使ってデータセットの前処理プログラムを書いています。ipynbの形式だと中身が読めなくなるのでjupytextで人間が読める形式にして保存とかですかね。
ターミナルで開発.操作が閉じるようになってれば不要かもです。 twitter.com/yellowshippo/s...
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posted at 23:53:48