黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年03月/Page 15

#Julia言語 #Julialang

- static site generator Franklin.jl を使って技術向けのホームページができた.
- 数式のレンダリングはもちろん，コード，グラフの表示もできる．

terasakisatoshi.github.io/MathWebiner.jl/

PlotlyJS.jl の出力結果が動かせるっていうのがすごく魅力的 pic.twitter.com/8cCkOweErg

タグ： Julialang Julia言語

posted at 01:03:35

サーバーでJuliaのコードが動かすんじゃなくてローカルで動かしたものを__siteにキャッシュされ，それをGitHubのページにホスティングされる．
欠点は __site ディレクトリで予めHTMLを生成されたものをmasterブランチに入れないといけないこと，ここはCIで自動的に出す設計になって欲しかった感ある．

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posted at 01:03:36

あと，サイドバーのリンク更新はHTMLを直に編集が必要．見栄えを良くするためにcssの知識もちょっと要請される．ポジティティブに見るならJavaScriptを触っている人であれば柔軟にカスタマイズしやすい道具として使えるんじゃないだろうか？

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posted at 01:25:27

ceptree @ceptree

Julia第二次マイブームきてるな〜

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posted at 01:40:17

統計力学の講義ノート、11章あって、グラフが11枚とポンチ絵10枚。ちょっと少ないかもだけど、とりあえずはこれでいいんじゃないかなー。理想気体なんか等分配が成り立っちゃうからグラフを描くまでもないよね

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posted at 01:44:27

グラフは全部Juliaで描いて、ひとつのノートブックにまとめてあります。便利便利

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posted at 01:45:16

これで今年度予算で講義ノートを印刷する目処が立ちましたよ。あとは表紙を作らなくてはだ。今のトレンドなら萌え絵表紙だよね(やりません)

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posted at 01:47:44

山口智美 @yamtom

香川のゲーム条例、一連の家庭教育支援条例制定の流れの中にあると思うのだが、反対する側にもそれ関連付けが弱い気が。大阪市での条例制定失敗事例はそれなりに知られているが、それ以降、熊本を皮切りにいくつもの自治体で制定されてきたことがあまり知られていない。yamtom.hatenablog.com/entry/20170329...

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posted at 01:51:28

山口智美 @yamtom

親学推進協会のメルマガでもこの条例案が言及されていたのは以前もツイートしたが、ネット利用について子どもに努力規定を作った志木市の家庭教育支援条例も、そして今回の香川県のゲーム条例も、日本政策研究センターの『明日への選択』でも他の自治体にも広がるべき動きとして推奨されてきた。

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posted at 01:53:44

山口智美 @yamtom

家庭教育支援条例を制定する流れの先駆けになった熊本が最大のモデル自治体になってるし、今回の香川の条例に関していえば、その先駆け的な位置付けだと思うのは、埼玉県志木市の家庭教育支援条例。www1.g-reiki.net/shiki/reiki_ho...

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posted at 02:05:57

積分定数 @sekibunnteisuu

これは、知恵袋の「ベストアンサー」みたいなことになりそう。選択する側が適切に評価できるとは限らない。 twitter.com/rungorungo_/st...

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posted at 07:09:11

おばけ @triwave33

訂正します。Juliaでは"\"演算子が定義されている(ex. 2\6 = 3)ので、改行にバックスラッシュは不適切です。(写真4枚目。最初の2枚が正しい結果) pic.twitter.com/AGsqMZtodC

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posted at 07:58:15

おばけ @triwave33

改行してから"*"を付けると、1行目（gamma関数の項）が無視されるので、1行目に"*"をつけて続きがあることを教える必要がある。1行目に"\"を付けると1行目が（乗算されずに）逆に除算されてしまう。

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posted at 08:01:05

RochejacMonmo @RochejacMonmo

コロナの流行で、共通テストの国語出題委員が、問題集を執筆していたという重大問題が忘れられるのはまずい。今のうちに
幸田国広編著の
『新時代の大学入試国語記述式問題への対応―10の問題例とその解説』
をボコボコにしておく必要があるのかもしれない。

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posted at 09:58:30

nisai @n1saaai

書きました

WAICで遊ぶ - 遊具 seibibibibi.hatenadiary.com/entry/2020/03/... #はてなブログ

タグ：はてなブログ

posted at 12:02:25

非公開

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posted at xx:xx:xx

『コロナ報道とPCRと検査技師の動画作った』→20時間くらいでめっちゃバズる／『コロナウイルスのPCR担当してる臨床検査技師ですがまさにこの通りです』という共感の声も - Togetter togetter.com/li/1481255 @togetter_jpさんから

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posted at 13:25:18

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

TVから「切断する手もありますね」と聞こえてきましたが、実数論でも推件計算でもなく囲碁の番組でした。

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posted at 13:33:16

#統計統計学を少し先まで学ぶと「最尤法」と名付けられた推定法が出て来て「尤度」なるものを最大化することになる。多くの人は

　尤度(ゆうど、likelihood)ってなに？

となる。

多くの解説には

　尤度は尤も(もっとも)らしさを表す

と書いてある。こういう説明で納得する人は科学的に不合理。

タグ：統計

posted at 14:08:01

#統計「尤度」を「likelihood」や「尤もらしさ」と言い換えた所で理解のために使える情報が増えるわけではない。

それなのに「尤度はもっともらしさを表す」と言われた途端に納得できそうな気になる人達は不合理だと思う。

そこは「なに、このクソな説明は？」ときちんと叫ぶべきところ。

タグ：統計

posted at 14:08:03

#統計確率モデルMのデータDに関する尤度の定義は

　確率モデルM内でデータDが生成される確率(密度)

である。モデルMがパラメータθを持っている場合(M=M(θ))には、パラメータθを

　確率モデルM(θ)内でデータDが生成される確率(密度)

を対応させる函数が得られ、尤度函数(ゆうど函数)と呼ばれる。

タグ：統計

posted at 14:11:44

#統計モデルMのデータDに関する尤度

　確率モデルM(θ)内でデータDが生成される確率(密度)

はモデルMのデータDへの適合度です。

だから、パラメータθ付きのモデルM(θ)のデータDに関する尤度を最大化するパラメータθ=θ*を見付けることは、M(θ)の範囲内でデータDへの適合度を最大化することに等しい。

タグ：統計

posted at 14:18:26

#統計すなわち、最尤法は、パラメータθ付きのモデルM(θ)のデータDへのフィッティングの度合いを最大化するようなパラメータ調整のことです。

尤度や最尤法はそれだけの意味しか持ちません。

「likelihood」という英単語や「もっともらしさ」という日本語のニュアンスに影響されるのは不合理です。

タグ：統計

posted at 14:22:36

#統計パラメータ付きモデルをデータへのフィットの度合いは、パラメータを増やしてモデルの側を複雑にすれば幾らでも上げることができます。

しかし、それは得られたデータそのものではなく、そのデータを生成した法則に興味がある場合には不適切な行為。

結果的にオーバーフィッティングが起こる！

タグ：統計

posted at 14:26:19

#統計

尤度を最大化することによって、もっともらしさに欠けたパラメータ調整が行われてしまう可能性(オーバーフィッティングの可能性)があります。

だから「尤度」を通常の意味でのlikelihoodやもっともらしさだと解釈するのは誤りです。定義に戻って素直に考える方が勝ります。

タグ：統計

posted at 14:30:15

#統計モデルM(θ)の側が複雑ではなく、データがi.i.d.でサイズ(サンプルサイズ)を大きくできた場合には、最尤法の解M(θ*)は

　モデルM(θ)の範囲内でデータの真の生成法則に
　Kullback-Leibler情報量の意味で最も近いモデル

に近付くことを示せます(渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』3.4節)。

タグ：統計

posted at 14:38:03

#統計その意味で、最尤法は、モデルM(θ)が複雑でない場合に

　データDを使って、モデルM(θ)の範囲内で
　最ももっともらしいパラメータθ=θ*を見付ける方法

だと言えます。

モデルM(θ)を複雑にするとデータDのちょっとした揺らぎが最尤法の解θ*の大きな変動を引き起こすことがあるので要注意。

タグ：統計

posted at 14:41:54

このページの裏側はこちらです
#Julia言語 twitter.com/MathSorcerer/s... pic.twitter.com/3jFLTqFZyt

タグ： Julia言語

posted at 14:42:47

#統計最尤法の一般化として、データDを用いたモデルM(θ)のパラメータ最適化のときに、データDのちょっとした揺らぎが最適化の解θ*の大きな変動を引き起こすことを抑制するために、パラメータθについて罰則項を入れる方法もあります。

罰則項の部分をパラメータの事前分布と解釈すればMAP法と同じ。

タグ：統計

posted at 14:46:49

#統計 MAP法のMAPは maximum a posteriori の略で「事後確率最大化」というような意味です。MAP法をベイズ統計だと解説している場合もあるので要注意です。

MAP法とは別に事後分布全体の情報を使った別の方法(ベイズ法)があって明瞭な区別が必要です。

タグ：統計

posted at 14:54:23

#統計オーバーフィッティングの最もシンプルなモデルは、Stein推定の場合です。データに含まれる数値の個数とモデルのパラメータの個数が同じで、いかにも過剰適合しそうな場合になっています。最尤法よりもリッジ正則化が優位な場合の話になっています。

詳しい解説↓
nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...

タグ：統計

posted at 14:59:03

#統計リッジ正則化はパラメータの事前分布を正規分布にした場合のMAP法だと解釈でき、LASSO正則化は事前分布としてLaplace分布を採用した場合のMAP法だと解釈できます。

事前分布と事後分布が出て来ても無理して「ベイズ統計」だと呼ぶ必要はなくて、「正則化」「罰則項」「MAP法」と言えば十分。

タグ：統計

posted at 15:02:33

#統計以上の流れで、ベイズ統計の話に繋げることができます。単に方法が違うお陰で、数学的性質や計算のコストが変わるだけで、何か根本的に思想が変わるわけではないです。

巷では「頻度論vs.ベイズ」というような有害な解説が多いのですが、クールでも合理的でも科学的でもない。クズ扱いが妥当。

タグ：統計

posted at 15:05:36

ハガネの連勤術師 @hgn_no_otaku

#統計「尤度」(likelihood)という用語は、漢字や英単語の意味を読み取って「もっともらしさ」だと解釈してはいけない専門用語です。

数学的な事柄が絡む場合にはこういうことはよくあります。

漢字や英単語の意味と数学的な特徴がかけ離れていることは非常に多い。言葉の意味で考えちゃダメ。

タグ：統計

posted at 15:17:04

コミさん@K Squad LLC. @komi_edtr_1230

こういうのを褒めるところからやめましょう twitter.com/livedoornews/s...

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posted at 15:50:39

一時期eGPUでMacbookもとうとうCUDAいけるかも！！！ってなったけど結局NVIDIAのGeForceには一切対応してなくてAMDのRadeonを推してるので少し困った感じなんだよな

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posted at 16:38:00

積分定数 @sekibunnteisuu

暗記が思考力を育てる、という根拠は示していない。
どーせ根拠もなくテキトーなこと言っているのだろう。 twitter.com/Kageyama_hideo...

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posted at 17:01:21

nisai @n1saaai

※その後きちんと計算できるようになりました。混合数3の混合正規分布に対して、混合数4の混合正規分布を確率モデルとして予測分布を作成しました。汎化損失は2.014、WAICは2.167になりました（左：q(x)、右：予測分布） pic.twitter.com/iLEGqNhwmt

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posted at 17:23:03

RochejacMonmo @RochejacMonmo

先入観を持って開催前に断定的なことを言うのは良くないのはわかっているが、陰山英男氏や鈴木寛氏に、大学入試に関する定見や噛み合った議論を期待できるのかどうか。相当疑問だとしか思えない。（もちろん紙上インタビューと登壇式のシンポとでは印象が変わることもありうるが...） twitter.com/roje_mayfes/st...

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posted at 18:49:27

統計力学の講義ノートの表紙を作ったっすよ。デザインセンスがないんで、どうもバランス悪いんですけど、これでどうだ pic.twitter.com/5xxQiZq6Sg

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posted at 20:17:20