黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2021年03月

黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2021年03月01日(月)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計「不偏でない推定法は正しくない」と信じている人も大歓迎。

不偏性のような異様に強い条件を課して「○○法が最適な推定法である」などと主張しても、不偏でない推定法も使い放題の統計的推測ゲームでは負け組になるだけです。

不偏性の条件はさらりと仮定されるので特に騙され易いかも。

タグ：統計

posted at 00:06:00

Katsushi Kagaya @katzkagaya

21年3月1日

ここでGLMMの話をしたのは「特異学習理論」と聞いて避けられそうなので、生物学でふつうにすでに多く使われていて「関係ない話」だと思ってもらいたくないからです。

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posted at 00:33:49

Kaz Muzik @kazmuzik

21年3月1日

Juliaで zeros(Bool, 10^12)で配列を作ったら、メモリを1TB近く消費した。Array{Bool,N}は 1要素あたり1バイト使う。128GBメモリのMacProで、macOS MojaveのCompressed Memoryなので動いているけど‥ www.lifewire.com/understanding-... 自作しようと思ったら、Baseに BitArrayがあった。docs.julialang.org/en/v1/base/arr... twitter.com/kazmuzik/statu...

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posted at 00:52:00

滝本太郎 @takitaro2

21年3月1日

この木村草太氏のツイートは２０１９年のを、今回リツイートしたのですね。深化しないままなのか。
それにしても、氏はなんで実父のDV虐待だけ考え、母の新たな連れ合いや、母自身の虐待DVは見ないふりー全く取り上げない姿勢ーをするのか。論理も事実もあったものではない。 twitter.com/takitaro2/stat...

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posted at 01:00:38

Katsushi Kagaya @katzkagaya

21年3月1日

たとえば少し前に「GLMM AIC」で検索して次のような質問が出てましたので、我々の研究例を紹介したりしました。→ is.gd/yN6ZbL

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posted at 01:04:52

Tech Burrito @TechBurritoUno

21年3月1日

Carl Sagan explains how the ancient Greeks knew the Earth was round and calculated it's circumference over 2,000 years ago!
pic.twitter.com/7kGFLw5n7y

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posted at 01:08:16

Dolphin7473 @Dolphin7473

21年3月1日

この記事のHoly Traitsの部分を読んでよくJuliaのライブラリで定義されている空っぽの構造体の意味が分かった．
パラメトリック型については「1から始めるJulia」で読んだはずなんだけど普段のコードにぜんぜん活かせてないのでもっと頭になじませないと
muuuminsan.hatenablog.com/entry/2021/02/...

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posted at 05:30:18

@kuri_kurita

21年3月1日

過剰診断による子供達への加害を、こうやって「被曝による」健康被害ということにして自己の利益のために利用しようとするサイテーな人間があちこちに。
マスコミと共犯。 twitter.com/horaguchitomok...

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posted at 06:18:35

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麻雀放浪記bot @195IyApGKf56Q

21年3月1日

積む前に俺が明日の天気のことを言う、そしたら計画通りにやるんだ、、、いいか？

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posted at 08:15:32

9W3R7Y（くわーてぃ） @qwerty_16180339

21年3月1日

ええええ！？！？！？！？

音響学の講義資料がたくさんあるぞ、、、、ありがとうございます、、、

ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11270/ pic.twitter.com/6Y4nMT3nlN

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posted at 08:16:52

宋美玄 @mihyonsong

21年3月1日

9価の子宮頸がんワクチンを待っていた皆さまも、え、何それと言う皆さまも読んでください。 diamond.jp/articles/-/264...

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posted at 08:24:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計二項分布の確率の式は

p(k|n,p)=(n!/(k!(n-k)!)pᵏ(1-p)ⁿ⁻ᵏ.

「10回中3回成功」というデータが得られたとき、その値をこの式に代入して得られるパラメータpの函数

p(3|10,p)=(10!/(3!7!)p³(1-p)⁷

をデータ「10回中3回成功」に関する二項分布モデルの尤度函数と呼ぶ。これだけの話 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 08:48:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計

p(3|10,p)=(10!/(3!7!)p³(1-p)⁷

は単に二項分布モデル内での仮想的な成功確率がpのとき、そのモデル内で10回中3回成功という数値が生じる確率です。

この尤度函数を最大化するpは3/10になる。

二項分布モデルの「n回中k回成功」というデータに関する尤度を最大化するpはk/nになる。

タグ：統計

posted at 08:52:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計二項分布モデルの最尤法は「n回中k回成功」というデータから、「未知の成功確率はk/nだろう」と安直に推定することに等しい。

推定失敗で生じる損失が分かっていれば(統計的推測ゲーム)、その安直な推定法がどのようなリスクを持つかが分かる。多くの場合に最尤法は最適戦略にならない。

タグ：統計

posted at 08:56:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計 p(k|n,p)=(n!/(k!(n-k)!)pᵏ(1-p)ⁿ⁻ᵏはkについて足し上げると1になり、「確率の総和は1になる」という条件を満たしている。

p(k|n,p)=(n!/(k!(n-k)!)pᵏ(1-p)ⁿ⁻ᵏのパラメータpに関する総和(0から1までの積分)は1にならない。そしてパラメータpの函数とみなすときには尤度函数と呼ばれる。

タグ：統計

posted at 09:00:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計単に直上の数ツイートのように尤度をとらえればよいだけの話で、尤度を「もっともらしさ」だと解釈する必要はない。

推定の失敗でどのような損失が生じるか、損失をどのようにコントロールしたいか、などの実践的な条件を決めないと、尤度を最大化する推定法がどれだけ適切かは決まらない。

タグ：統計

posted at 09:03:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計「尤度をもっともらしさだと解釈するための哲学や主義」は非論理的な屑扱いが妥当。そういうものは科学的に有害無益。

推定の失敗でどのような損失が生じるか、損失をどのようにコントロールしたいか、などの推定法の適切さを測る方法を指定しないと、無数にある推定法を適切に比較できない。

タグ：統計

posted at 09:06:31

明地宙(SoLunerG)❂スパイ教室ボ @SoLunerG

21年3月1日

小学生のときは方眼紙にダンジョン描いて、その上に穴の空いた紙を重ねて探索する遊びにはまりましたね。友達や兄弟に解いてもらったりしました。「ゲーム機いらないじゃん」と自分の中では発明でした。この手探りで探索する感じはフォグサイトっぽさもありますね。
twitter.com/kugehajime/sta... pic.twitter.com/po92AIQ6kG

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posted at 10:35:52

てんぱら @tempala_yoka

21年3月1日

昨晩娘が布団に入るなり「私死んだらどうやって天国にいくの？」とシクシク泣き始めた😭🥺

私の話「天国からパパとママが迎えに来るから迷わないよ☺️」は腑に落ちず夫の「天国は御伽噺で、原子の粒になって地球に還るから消えちゃうわけじゃない」に納得してそっかよかった〜と寝た😶そこなんだ..

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posted at 10:53:29

Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara

21年3月1日

嵯峨山先生のこの資料は，本当にお薦め。物凄い人です。NTT時代は，斜め横で見ていました。FM音源LSIに関わる特許や，LSP周辺の理論の体系化など枚挙し尽くせないほどの業績。この資料は散逸したと思っていました。リンク，ありがとうございます。 twitter.com/qwerty_1618033...

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posted at 11:10:26

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Dr James O'Donoghue @physicsJ

21年3月1日

Still the most powerful and memorable visualisation I've ever seen. The simple use of shadows helped ancient humans figure out the Earth's spherical shape – this is something that anyone in doubt *today* could easily test twitter.com/stem_feed/stat...

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posted at 11:46:44

Tomoya TENDO @end_tt

21年3月1日

三葉結び目を3つ並べて作ったトーラス pic.twitter.com/DRwm3oGk3J

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posted at 12:39:18

非後悔 @9TAWotP3hfume4h

21年3月1日

@nerotarou2 ♪ マンガ読むならぁ〜 ♪
♪レンタぁあ〜 ♪
m.youtube.com/watch?v=NMjsW4...

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posted at 14:54:32

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

21年3月1日

＃超算数

倍数についての教科書の記述が気になったので、古書で教科書ガイドを購入してみた。

タグ：超算数

posted at 15:26:16

tatsuya yokota @yokotatsuya

21年3月1日

みなさん，これがラドン変換です．CT画像はこれの逆変換です． pic.twitter.com/6AJZWt4GR9

タグ：

posted at 15:49:55

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Yamada @yamada1531

21年3月1日

今日は初めてjuliaを触ってみました。
簡単なグラフとかは出せるようになったけど
これを使ってやりたいこととかは思いつかない...。

参考↓
qiita.com/I_ppp/items/dc... #Qiita @ppp3141592ppp
#julia pic.twitter.com/64a1dBmq9x

タグ： julia Qiita

posted at 16:32:31

ﾜｼ・ｭﾊﾞﾙﾂｼﾙﾄ半径 @wasisama

21年3月1日

pythonのくっそ重たいapiをjuliaに書き換えてぇ！！！

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posted at 17:01:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#Julia言語 ←注目されていますね！

しかし、

【オブジェクト指向なプログラミング言語ではないのね。structでCライクな感じ。moduleがあるから名前空間でmethod対応か】

の部分は誤解だと思う。

Juliaは多重ディスパッチで有名。

多重ディスパッチでオブジェクト指向的なことは容易に実現可能。 twitter.com/kingnuuu/statu...

タグ： Julia言語

posted at 17:35:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#Julia言語例

struct Foo{T}
m::T
end
f(a::Foo, x::Number) = a.m * x
f(a::Foo, x::AbstractString) = x^a.m

struct Bar{T}
m::T
end
f(a::Bar, x::Number) = a.m + x

a = Foo(3)
b = Bar(3)

f(a, 4)
→12

f(b, 4)
→7

f(a, "bar")
→"barbarbar"

となります。

続く

タグ： Julia言語

posted at 17:35:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#Julia言語

aの型が違えばf(a, x)で実行されるメソッドが変わるのは、f(a, x)をa.f(x)と書くスタイルの場合と同じ。

上の例は以下とスタイルの違いを除いて同じ。

aがFoo型の3を内包するオブジェクトのとき a.f(4) → 3*4
bがBar型の3を内包するオブジェクトのとき b.f(4) → 3+4

タグ： Julia言語

posted at 17:35:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#Julia言語

多重ディスパッチでは、f(a, x)におけるxの型の違いでも結果が変わる。

上の例のf(a, x)では、xがNumber型なら数のかけ算が、xがAbstractStringなら文字列の重複が実行される。

タグ： Julia言語

posted at 17:35:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#Julia言語

Juliaでは [1, 2, 5] の類はリストではなく、配列になります。

Pythonとは全然違う世界になる。

通常の辞書はkeyとvalueのペアの集まり。

Setは、ちょっと面白いことに、keyのみの辞書(valueが無い辞書=valueがnothingの辞書)で実装されています↓

github.com/JuliaLang/juli... twitter.com/k46347506/stat... pic.twitter.com/GQVCQxehC4

タグ： Julia言語

posted at 17:50:11

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あんちもん2 @antimon2

21年3月1日

@k46347506 Pythonのsetと違うのはいわゆるOrderedSetじゃないので追加順やソート順が保存されるわけではなくハッシュ値で管理（確か）されていて順不同となっているだけです。その方が動作が高速なので。なお @genkuroki さんが引用ツイートしてるとおりDictを使って実装されてます

タグ：

posted at 18:04:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#Julia言語私の環境(Windows 8.1)では、Julia v1.6.0-rc1でGR_jllのプレコンパイルに失敗していたのだが、管理者権限でjuliaを起動したらプレコンパイルを通りました。

Windows環境で色々ありがち。

タグ： Julia言語

posted at 18:32:27

Yoshitaka Moriwaki @Ag_smith

21年3月1日

Pythonで"from hoge import *"って書かれてるサンプルコードをJuliaのPyCallを使ってJulia内で使いたい時、"import *"についてのモジュール定義を全部明示的にしないといけなかったりする？

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posted at 18:37:04

suetsumu_hana @suetsumu_hana

21年3月1日

卒業間近になってもこういうのが出てくる。6年算数。ミカンを箱に入れるという行為に順番をつけて式に表すとか本当に意味がわからない。ていうか「順序固定的な考え方」なら箱にミカンを入れるならむしろ箱＋ミカンが正解なんじゃないの？どっちにしろ全く理解できん。#超算数 pic.twitter.com/GctthlMdnc

タグ：超算数

posted at 18:50:32

suetsumu_hana @suetsumu_hana

21年3月1日

ちなみにアルファベットを前に書く、ということではないです。

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posted at 18:53:52

l_ppp @ppp3141592ppp

21年3月1日

@yamada1531 Qiitaみてもらった様でども

#Julia言語には沢山のPKGがあるので、いろんな事できるのですが

私のTL上ではやはり数値計算系での活用が多いですね、あとデータサイエンス・機械学習系

アカデミックな劇強情報が転がっており飽きないです

ちなみに私は趣味程度ですが書いてて楽しいので使ってます

タグ： Julia言語

posted at 19:26:54

蝗 @CsGX5DuA6dflJPP

21年3月1日

@cotarou1 @t_atarou 自分で探して読みましたねこれは

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posted at 19:31:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#Julia言語

f(A) = sum(x -> ifelse(ispositive(x), x, 0), A)

だとさらに差が広がりました！

Julia v1.6.0-rc1: 3.848 ms (94635 allocations: 1.44 MiB)
Julia v1.7.0-DEV.627: 589.231 μs (0 allocations: 0 bytes)

gist.github.com/genkuroki/7496...

twitter.com/kdwkshh/status... pic.twitter.com/EwRuSMckz0

タグ： Julia言語

posted at 19:55:28

Yamada @yamada1531

21年3月1日

@ppp3141592ppp 返信ありがとうございます。
いろいろなpkg試して見ようと思います!

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posted at 20:05:19

k @musicisthebest_

21年3月1日

性的なワードはNGということらしく、ピストルズがS***Pistolsに、マイルス・デイヴィスのアルバムがB****es Brewに、JBのがS***Machineになってる。おそろしいことよ。
amass.jp/139422/

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posted at 20:06:00

どんける灰都 @dunkel_heid

21年3月1日

錠剤の薬を半分に割りたい時は
薬をスプーンの背に乗せ
両側からグッと指で押すとキレイに割れると
薬剤師さんが教えてくれました

今までは包丁でゴギッとやって
ひび割れた片方（Lemonみたいに言うな）がビュンとどっかにロストしていたのです
でも今日から気持ちよく簡単に割れる！
凄いぞスプーン pic.twitter.com/Z210EhvOdQ

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posted at 20:11:03

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OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

21年3月1日

#超算数

こんな感じ。
倍数の説明で、「０」について書いているとは言い難い（と思う）。 pic.twitter.com/xyWd6ed9UB

タグ：超算数

posted at 20:34:50

むううみん @muuumin20

21年3月1日

@kingnuuu 突然失礼しますが、「そう見えてJuliaは実はとってもオブジェクト指向なんです！」という文章を以前書いたので、良ければぜひ読んでみてください！

muuuminsan.hatenablog.com/entry/2020/10/...

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posted at 20:36:21

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計【より正確にはそれぞれ「線形回帰モデル＋最小2乗法」「線形回帰モデル＋lasso」】

この言い方にはひどく違和感がある。

「線形回帰モデル＋最小2乗法」はモデル

y_i - (a + b x_i) ～ Normal(0, σ)

の最尤法。最小二乗法は残差が平均0の正規分布に従うという統計モデルの最尤法。続く twitter.com/hide_fromhikar...

タグ：統計

posted at 20:43:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計

「線形回帰モデル＋lasso」はモデル

y_i - (a + b x_i) ～ Normal(0, σ)
a ～ Laplace(0, ρ)
b ～ Laplace(0, ρ)

でのMAP法。lasso回帰は、残差が平均0の正規分布に従っていて、係数a,bの事前分布がラプラス分布の場合のMAP法です。

上のやつは事前分布による罰則を入りの最小二乗法。

タグ：統計

posted at 20:43:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計【「線形回帰モデル＋最小2乗法」「線形回帰モデル＋lasso」】という言い方だと、「最小二乗法」を「lasso」で置き換えたというようなおかしな考え方をしているように見られてしまうかもしれない。

タグ：統計

posted at 20:43:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計最小二乗法の正規分布モデルの最尤法の特別な場合です。正規分布の密度函数のexpの中に二乗が出て来るので最小二乗法になる。

「lasso」は事前分布がラプラス分布である場合のMAP法なので、「lasso」にしても正規分布モデルの部分(最小二乗法での本体部分)はそのまま保たれます。

タグ：統計

posted at 20:43:25

コタロヲ乃介 @cotarou1

21年3月1日

@CsGX5DuA6dflJPP 「なんと！無料で図書館で、しかも堂々と！借りられる！」って教えました。

タグ：

posted at 20:49:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計個人的には

* MAP法 (=パラメータへの罰則付きに一般化された最尤法の拡張、-log(尤度) + (罰則項) の最小化問題に帰着)

* ベイズ法 (予測分布を条件付き確率分布で自然に定義)

を明瞭に区別し、最小化や条件付き確率分布を求める手法も区別し、近似法も区別するのが当たり前。

タグ：統計

posted at 20:51:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計さらに細かいことを言えば、確率密度としての罰則の与え方と、函数による罰則の与え方は違うので、本当は罰則項付きに拡張された最尤法で「罰則項は事前分布の対数の-1倍から来ている」と言わない方がよい場合もある。具体的な多くの場合にそう言っても問題ないが、一般論の展開で問題になる。

タグ：統計

posted at 20:55:52

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黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計例えば、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』pp.130-131の注意48(2)の最後の2文が上のツイートの内容に関係している。

事後確率最大化法では事前分布の密度函数を使うので座標変換について不変性が崩れる。

罰則項が密度函数ではなくただの函数から来ていると考えれば座標不変になる。

タグ：統計

posted at 21:04:02

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コタロヲ乃介 @cotarou1

21年3月1日

高校の先生のポロっと発言シリーズ②
世界史の先生「歴史が動く時はいつも、権力者の痴情のもつれか金銭欲にまみれたか、権力欲にかられた下克上」

高校生ワイ「（ウオオオオ✨🔥）」

タグ：

posted at 21:19:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計最小二乗法はモデル

y_i ～ Normal(a + b x_i, σ)

の最尤法。

ロジスティック回帰はモデル

y_i ～ Bernoulli(sigmoid(a + b x_i))

の最尤法。

難しく考えずに最尤法の特別な場合だとみなせばシンプル。

a + b x_i の部分は大幅に一般化可能だが、面倒なのでその場合のみを書いた。

タグ：統計

posted at 21:27:14

@Miyaran99

21年3月1日

C++ をガリガリとコーディングしていた経験があるから、 Python の Type Hint が凄くしっくりくるし、 Rust の勉強も苦ではないな(´・ω・｀)
Julia は純粋に楽しい。

タグ：

posted at 21:31:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計記号法

y ～ Dist(θ)

の定義は「yはパラメータθの確率分布Dist(θ)に従う」です。

ニュアンス的には、yがパラメータθの「確率的にぼやけた函数」になっているというような意味です。函数のようなものだと思うことができれば、函数の合成の直観が効くようになります。

タグ：統計

posted at 21:36:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計例えば

y ～ Normal(a + bx, σ)

は「yの値は大体 a + bx だが、標準偏差σで確率的にぼやけている」のように見ることができます。

Stanなどの普及でこの記号法も相当に普及したと思います。

タグ：統計

posted at 21:36:34

コタロヲ乃介 @cotarou1

21年3月1日

（そういう目で見ると世界史に比べたら日本史って大人しいな、常軌を逸する権力者ってそんないないな、と思ってたんだけど奈良時代あたりが（道鏡とか）なんだか人間味溢れてなんか好きです（自分が奈良時代に生きてたらたまったものじゃないなと、思いますが(･･;)

タグ：

posted at 21:37:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計データ (x_i, y_i) (i=1,…,n)が得られたとき、モデル

y_i ～ Normal(a + bx_i, σ) (i=1,…,n)

の尤度函数(a,b,σの函数)が定義されます。

「尤度がもっともらしさを表す」という説明はひどく非論理的なので捨てましょう。

尤度はモデルのデータへの適合度の指標です。続く

タグ：統計

posted at 21:40:21

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計モデル

y_i ～ Normal(a + bx_i, σ) (i=1,…,n)

の尤度函数(a,b,σの函数)を最大化するa,b,σを求めることは、このモデルがデータ (x_i, y_i) に最もフィットするパラメータa,b,σを求めることだと思って構いません。

これはちょうど最小二乗法になっています。

タグ：統計

posted at 21:42:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計モデルをデータにぴったりフィットさせても、過学習(過剰適合)が起っていると、結構悲惨なことになります(笑)。

モデルのデータへの適合度=尤度なので、尤度を最大化することが常に最適だと限らないことは、過学習について知っていれば自明。

以下のリンク先も参照。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 21:49:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計以下のリンク先スレッドでは、過学習が起こりそうもないBernoulli分布モデルの最尤法のような場合にさえ、最尤法を使うとひどい目に会う統計的推論ゲームの話を紹介しています。

最尤法君が私のところに勝負しに来てくれるととてもうれしい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 21:52:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計統計的推測や統計的学習の戦略の自由度を増やして適切なものを選んだ方がゲームに強くなれます。

罰則項や事前分布の適切な選択の自由度を増やした方が得になる場合はかなり多いです。

タグ：統計

posted at 21:54:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

#統計

最尤法
↓
↓過学習への対策に有効な一般化
↓
罰則項付きの場合への最尤法の拡張
↓
↓パラメータの座標系の固定と確率分布化
↓
事後確率最大化法(MAP法)
↓
↓条件付き確率の概念でまとめ直す
↓
ベイズ法

各々に数値計算法や近似推論がある。

タグ：統計

posted at 22:10:52

癒される動物 @cutest_animal1

21年3月1日

大きくなってもお気に入りのぬいぐるみ✨ pic.twitter.com/t0Qp69lFJO

タグ：

posted at 22:12:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

最尤法
↓
罰則項付きの場合への最尤法の拡張
↓
事後確率最大化法(MAP法)
↓
ベイズ法

のような見方ならば、「ベイズ統計は主観確率のベイズ主義を基礎とする統計学である」とか、「事前分布を使うベイズ統計は客観的ではない」というような__悪しき発想__自体が最初から存在しなくなるのでよい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 22:17:36

OpenSourcES @opensourcesblog

21年3月1日

Newcomer in #Julialang who just learned about a workflow, package or something else? Want to post about it to show it to others?
twl.opensourc.es/blog/how-to-cr...

タグ： Julialang

posted at 22:27:11

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

統計学や機械学習の応用における数学以外の考え方の重要性を当たり前だと考えることと、「頻度主義」「尤度主義」「ベイズ主義」などの統計学における既存の主義について特別に勉強する価値はない(もしくは多くの場合に有害である)と考えることは完全に整合的である。

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posted at 22:30:11

ひきこうもり @Hikikomori_

21年3月1日

録画してたNHKスペシャル見てたら、世界でもっとも注目されたコロナに効く薬の論文を発表した、鹿児島大学の研究者が非正規雇用で、3月に契約期間が切れて今後も雇用が続くかわからないし、週末は薬剤師のバイトしないと食べていけないと言ってて、こんなんじゃ日本でワクチンなんか出来るわけないな… pic.twitter.com/1lIKlOQVak

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posted at 22:35:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日

JuliaとPythonが逆。 twitter.com/dave0_f/status...

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posted at 22:39:56

非公開

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黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年3月1日