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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2021年08月14日(土)

Yossy @Yossy_K

21年8月14日

「反ワクチンっぽい」どころかガチガチの反ワクチン、反医療、なんなら反理系という事例だったと判断し、そっ閉じ

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posted at 00:18:05

高梨陣平 @jingbay

21年8月14日

Facebookは今度はドイツのInstagramのアルゴリズムを研究するグループを法的圧力で黙らせたとの話。研究者側はNYUの件を引きながらまだ我々が知らない被害も多いはずとしている。同グループ、AlgorithmWatchは機能拡張を配りInstagramがどのように提供する写真や動画を決定するか調査。結果はこれまで twitter.com/verge/status/1...

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posted at 00:24:07

JuliaHub @JuliaHub_Inc

21年8月14日

#Simulation of a swimming dogfish shark: The blog post demonstrates how to set up and simulate a model of a swimming dogfish shark using #julialang and WaterLily.jl. For more details click here julialang.org/blog/2021/08/s... pic.twitter.com/hQBhWrCXWs

タグ: julialang Simulation

posted at 02:16:03

非公開

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峰 宗太郎 @minesoh

21年8月14日

某党にアドバイスするなら、イベルメクチンからは手を引いた方がよいと思うということなんですけどね👶日本でも治験中ですが、それがどういうことか、また海外での治験状況を読み解く能力の有無、そういうのがバレバレになりますから。

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posted at 04:03:39

峰 宗太郎 @minesoh

21年8月14日

とにかく、治験を待つなら、それまで前のめりになるようなことはしない👶それは重要。まさか治験の結果もでてないのに法案だしたりしませんよね?

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posted at 04:09:48

峰 宗太郎 @minesoh

21年8月14日

そういう前のめりだったり、思い込みだったり、希望だったり、正当化だったりが、医療の歴史において多くの信じられないような倫理を無視した行為や薬害を引き起こしてきたということを理解すべきですね👶

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posted at 04:10:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

@kado_judo0312 #Julia言語 println(result)がnothingを返すから。

In[44]のrec(N)について

* rec(0)は0を返す。
* rec(1)はrec(0)=0と1の和result=1を表示し、nothingを返す。
* rec(2)はrec(1)=nothingと2を足そうとしてエラー。

タグ: Julia言語

posted at 05:28:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

@kado_judo0312 #Julia言語 In[44]のrec(N)の定義の最後に result の一行を追加してみてください。

もしくは println(result) の行を @ show result に置き換える。(@ の直後の空白は削除)

後者の方が楽で便利だと思います。

タグ: Julia言語

posted at 05:30:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

@kado_judo0312 Jupyter notebook上のお手軽プログラミングでのデバッグの基本は、函数中に @ show を挿入しまくって実行すること。

Jupyter notebook上のお手軽プログラミングでの最適化の基本は、函数中に @ time を挿入しまくって実行すること。どの部分が律速段階でメモリ割り当てが激しいかが分かる。

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posted at 05:41:34

Jeff Palmer @jeffpalmer

21年8月14日

a couple more from my most recent algorithm. not sure what it is about these but they're sticking in my mind.

#GenerativeArt #creativecoding #julialang pic.twitter.com/TJacJALouB

タグ: creativecoding GenerativeArt julialang

posted at 08:48:55

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Shisato @4310sy

21年8月14日

詳解確率ロボティクスの第12章にあるProbabilistic Flow Control(PFC)をJuliaで実装しました。

MCLの自己位置推定に十分な数のランドマークがない環境にて、推定の信頼度が低くなったらパーティクルを撒き直し、ゴールに近いものを行動決定時に重視することで、ロボットをゴールに到達させています。 pic.twitter.com/13y3Ue2zTW

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posted at 10:10:06

Shisato @4310sy

21年8月14日

実装したJuliaサンプルコードはこちらのリポジトリで公開しています
/src/decision_making/partially_observable_mdp/anime_pfc.jl
github.com/ShisatoYano/Ju...

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posted at 10:11:42

Hiroshi Shinaoka @HShinaoka

21年8月14日

埼大物では、Julia/Pythonの学部生向け自主ゼミやってます。 twitter.com/dc1394/status/...

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posted at 11:16:59

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気象庁 @JMA_kishou

21年8月14日

8月14日12時40分頃から、アクセス集中による負荷高騰により気象庁HPが閲覧しにくい状況が発生しております。現在復旧に向けて作業中です。ご利用者の皆様にご迷惑をおかけしていることをお詫びいたします。

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posted at 14:42:24

富谷(助教);監修 シン仮面ライダー @TomiyaAkio

21年8月14日

twitter.com/TomiyaAkio/sta...
一般講演、まだプログラムとして公開できてないけど、めっちゃ面白そうな講演が揃ってる

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posted at 16:42:22

松浦 健太郎 @hankagosa

21年8月14日

検査の数と陽性率の推移から、検査のキャパを推定できないかな〜と思ってたけど、キャパが十分なら陽性率はこれぐらいで抑えられるとか強めの仮定を入れないと推定できんね。

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posted at 16:44:12

J. Ling @l_II_llI

21年8月14日

@cgarciae88 I can't say for sure when did that thread turn toxic exactly, but OP posted this 6 replies into the thread. pic.twitter.com/4PdyDvhYaa

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posted at 19:07:28

J. Ling @l_II_llI

21年8月14日

@cgarciae88 ah yes, also the
>Do you know the subject?
to en.wikipedia.org/wiki/Steven_G....

who also largely wrote PyCall.jl

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posted at 19:19:23

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平井ミエ @hirai_mie

21年8月14日

そんなピアノ発表会。
ラフマニノフ「鐘」を必死で弾いてたら息子2歳が乱入してきてまじ焦った。なんでステージおるんや… pic.twitter.com/eHc0lgvuFz

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posted at 20:27:45

Logan.GPT @OfficialLoganK

21年8月14日

@energydata123 @JuliaLanguage #JuliaLang is the present and future of technical/scientific computing!

タグ: JuliaLang

posted at 20:31:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 Fisherさんは有罪

FisherさんはFisher 1921で専門用語としてのlikelihoodの定義を与えています。それまでの経緯は以下の通り。

① Fisher 1915, p.520で "the most probable value" (←ひどい、valueは推定値)と書き、p.521では "the most likely value" (最も尤もらしい値)と書いた。

続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 20:33:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 続き

② Fisher 1921, p.207では、Fisher 1915, p.521で使ったそのフレーズを "the 《 most likely 》value" と《》による強調を付けて引用した。その論文でも the most likely value (最も尤もらしい値)というフレーズを使い続けている。

③に続く

タグ: 統計

posted at 20:33:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 続き

③ その1921年の論文のp.227で、現代的な専門用語としてのlikelihoodの説明をFisherさんは与えています。

「パラメータ値ρを持つ母集団分布が観測値と同じ値のサンプルを生成する確率」をlikelihoodと定義している。

続く

タグ: 統計

posted at 20:33:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 これは正確な定義ともみなせます。

しかし、パラメータ値ρを持つ母集団分布は数学的モデルに過ぎないことを、徹底的に読者が絶対に現実とモデルを混同しないように繰り返し何度でも強調する必要があります。その辺も気になるところです。

タグ: 統計

posted at 20:33:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 "the most probable value"(←この言い方はひどい)とか "the most likely value"(←この言い方もひどい)と書いた自分の論文を引用し、ひどい言い方の"the most likely value"という言い方を捨てずに、Fisherさんは誤解必至のlikelihoodという単語を専門用語として採用したわけです。有罪確定。

タグ: 統計

posted at 20:33:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 証拠資料1/2

www2.stat.duke.edu/courses/Spring...
Fisher 1915 より

添付画像

① p.520に "the most probable value" と書いてある。
② p.521に "the most likely value" と書いてある。 pic.twitter.com/50gcTu8ygc

タグ: 統計

posted at 20:33:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 証拠資料2/2

digital.library.adelaide.edu.au/dspace/bitstre...
Fisher 1921

添付画像① p.207でFisher 1915で使ったフレーズを "the 《 most likely 》value"と《》による強調を使ってFisherさんは引用している。

添付画像② p.227でFisherさんは専門用語としてのlikelihoodの定義を与えている。 pic.twitter.com/Tp3plQJVAZ

タグ: 統計

posted at 20:33:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 「モデル内確率分布が観測値と同じ値を生成する確率もしくは確率密度」(専門用語ではlikelihoodと呼ぶ)が有用な概念であることに気づいたならば、そこにlikelyとかlikelihoodのようなニュアンスを入れる必要は解消されているはずなのですが、そこまでFisherさんの理解度は高く無かったわけです。

タグ: 統計

posted at 20:33:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 likelihoodという誤解必至の専門用語を作ってしまったことについては、Fisherさんは間違いなく有罪。

しかし、「モデル内確率分布が観測値と同じ値を生成する確率もしくは確率密度」が有用な概念であることを明瞭にしたのはFisherさんであると考えられます。やはり、Fisherさんはすごいです。

タグ: 統計

posted at 20:33:48

fdecomite @fdecomite

21年8月14日

@Hyrodium Those are not so clean as yours.
flic.kr/p/2dGPqok
flic.kr/p/T5zGPW

タグ:

posted at 20:37:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 昔は確率のランダム性の概念を捨てて割合概念に一般化しても(測度論確率論として割合の理論が構築されている)、大数の法則や中心極限定理などの有用な定理を示せることは一般的な知識ではなかった。

だから、偉い人たちがみんな確率概念の周辺で曖昧で誤解に満ちた言い方をしていました。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 20:46:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 "the most probable value" だと「probabilityが最大の値」という意味に聞こえますが、実際には確率とはみなせない値を最大化している。

それを "the most likely value" と言い換えている所がかわいい。😊

しかし、この言い換えは曖昧さを増して、誤解を増やすだけであり、有害でした。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 20:46:40

Logan.GPT @OfficialLoganK

21年8月14日

@energydata123 @JuliaLanguage #JuliaLang is faster, syntactically closer to the math / scientific notation used in many fields, packages play well together by default so you can write some domain specific science package and leverage much of the ecosystem out of the box, etc.

It’s worth giving a try!

タグ: JuliaLang

posted at 20:51:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 「モデル内確率分布が観測値と同じ値を生成する確率もしくは確率密度」(尤度)の最大化は特別に厳しい条件を揃えないと推定法として有用になりません。

現代の我々はオーバーフィッティングという言葉を知っており、少なくともオーバーフィッティングが生じる場合に最尤法は使えない道具になる。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 20:54:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 尤度=「モデル内確率分布が観測値と同じ値を生成する確率もしくは確率密度」は、観測値に合わせてモデルを変えれば幾らでも大きくできる。

前もってモデルのパラメータ数を巨大にしておくと、尤度の最大化では、オーバーフィッティングが起こって実用的な推定は不可能になります。

タグ: 統計

posted at 20:57:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 この手の数学的に証明可能だったり、コンピュータによるシミュレーションで確認可能な手堅い知識を基礎に据えることは非常に重要です。

例えば、Fisherさんが何を言っていたかとか有名な教科書にどう書いてあったかなどは、統計学の道具の有用性の判定とは無関係の話題だとみなされるべきです。

タグ: 統計

posted at 21:01:32

Logan.GPT @OfficialLoganK

21年8月14日

@NatsureNatsure Good question, check this out: cs.stackexchange.com/questions/257/... very different tech from my understanding. #JuliaLang

タグ: JuliaLang

posted at 21:03:11

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#統計 例えばFisherさんが何を言っていたかとか有名な教科書にどう書いてあったかなどとは無関係に正しいと確認できることのみを基礎に据えることを徹底しないとダメ。

これは科学的には非常に当たり前の話です。

タグ: 統計

posted at 21:04:05

Logan.GPT @OfficialLoganK

21年8月14日

@YuezheL @JuliaLanguage This is the only ODE I can look at without my head hurting 😄 I need to channel my inner @ChrisRackauckas to better understand ODE’s in #JuliaLang

タグ: JuliaLang

posted at 21:04:23

ほりたみゅ (mastodonも見てね) @Hyrodium

21年8月14日

@fdecomite Making a gaussian distribution is a good idea! I'd like to make it😁

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posted at 21:04:31

非公開

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posted at xx:xx:xx

Logan.GPT @OfficialLoganK

21年8月14日

@Huvin99 @JuliaLanguage Would be interesting to see a write up on your #JuliaLang journey!

タグ: JuliaLang

posted at 21:06:22

非公開

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posted at xx:xx:xx

積分定数 @sekibunnteisuu

21年8月14日

@F1yingMessenger @kyoushisalon @twinklepoker @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y 「正しいことは教師が決めます」

いいえ違います。

 数学・科学においては、正しいことを人間が決めるのではありません。決まっているのです。人間はそれを見つけるのです。 pic.twitter.com/hKgwMqgVFb

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posted at 21:31:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

@kado_judo0312 #Julia言語

①計算速度の計測は、ループを函数の中に入れて、函数の実行時間を測った方がよいです。

②添付画像を見ればわかるように、計算速度が重要な場合には、push!の使用は可能な限り避けるべきです。

③a=[] and push!で作ったaのsumはものすごく遅くなります。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/43fkgNH7Wq

タグ: Julia言語

posted at 21:33:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

@kado_judo0312 #Julia言語

a = [] and push! で作った a についての sum(a) は普通のまともな方法で作った a の sum(a) よりも100倍程度遅くなっています。

a = [] and push! の繰り返しでは、単に a を作るのが遅くなるだけではなく、aを使った計算も遅くなります。計算速度が重要な場合には絶対に避けるべき。 pic.twitter.com/8vrKRsnGQn

タグ: Julia言語

posted at 21:37:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

@kado_judo0312 #Julia言語 計算速度が重要ではない場面では、a = [] して push! の繰り返しは全然問題ありません。私もよくやっています。

あらゆる場合に a = [] して push! を繰り返すことが有害なわけではないです。

しかし、計算速度が重要な場合には絶対に避けるべき。できれば push! も使わずに済ませたい。

タグ: Julia言語

posted at 21:40:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

@kado_judo0312 #Julia言語

A = Float64[]
for i in 1:L
a = f(rand())
push!(A, a)
end

のように書くと、for の前に Threads.@ threads を追加するお手軽並列化もできなくなります。

函数 f(rand()) の部分が重いシミュレーションの類だと並列化できることが非常にうれしくなります。

タグ: Julia言語

posted at 21:44:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

@kado_judo0312 空の配列を作ってpush!しまくるコードを書くのは、大抵の場合、Pythonから来た人達です。

Python的な書き方は計算速度の最適化には有害である場合が多いので要注意。メモリの無駄使いを気にせずにがんばって「ベクトル化」することも、計算速度重視の最適化では有害になります。

タグ:

posted at 21:52:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#Julia言語 例えば、MCMCのコードを

X = []
x = rand()
for _ in 1:L
x = mcmc_update(x)
push!(X, x)
end
X

のように書いて、サンプルXを得て、サンプルXを使って予測分布などの計算をするとかなり遅くなります。

X=Float64[]やX=Vector{Float64}(undef, L)のように書かないとまずい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: Julia言語

posted at 22:18:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#Julia言語

例えばMCMCサンプリングのような重い計算を繰り返して、その結果の統計を見たいときに、

M = Float64[]
S = Float64[]
for i in 1:L
X = mcmc()
push!(M, mean(X))
push!(S, std(X))
end

のように書くと、Threads.@ threads でお手軽並列化出来なくなる。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: Julia言語

posted at 22:29:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#Julia言語

M = Vector{Float64}(undef, L)
S = similar(M)
for i in 1:L
X = mcmc()
M[i] = mean(X)
S[i] = std(X)
end

ならforの前にThreads.@ threads を追加するだけで並列化できます。6コア12スレッドなら5~10倍速くなる。

これは、ベイズ統計の勉強で非常に役に立つ注意。

タグ: Julia言語

posted at 22:29:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月14日

#Julia言語 ベイズ統計の勉強のためにコンピュータで計算を始めたら1時間くらい時間がかかった、となりそうな場合であっても、上の方法が使えるなら、Threads.@ threads を追加するだけで、計算が数分で終わるようになります。

これは非常にうれしいです。

タグ: Julia言語

posted at 22:29:50

化雲岳-1954m @Kaun1954

21年8月14日

@sekibunnteisuu @F1yingMessenger @kyoushisalon @twinklepoker @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y ロイド@悩める教師の憩いの場さんが本当に教員だったとしたら、教員の質の低下は甚だしいと言わざるを得ませんね。
私がロイドさんから教わっていたとしたら、比較的得意だった算数が不得意科目になっていた事でしょう。
くわばらくわばら。

タグ:

posted at 22:40:05

Dr. Chris Rackauckas @ChrisRackauckas

21年8月14日

What is differentiable programming in a nutshell? Someone asked on Computational Science SA, so I took the time to do a quick writeup that describes how all of the pieces like ChainRules primitives and SSA-form transformations come together in #julialang

scicomp.stackexchange.com/a/38900/18981

タグ: julialang

posted at 23:15:39

yamazaks @yamazaksv2

21年8月14日

@sekibunnteisuu @F1yingMessenger @kyoushisalon @twinklepoker @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y これはブックマークに保存させてもらいました。事あるごとに出していきたいと思います。

タグ:

posted at 23:25:14

SwordOne @twinklepoker

21年8月14日

@yamazaksv2 @sekibunnteisuu @F1yingMessenger @kyoushisalon @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y 少し前で似たようなことを言おうとしたけど、
やはり積分定数氏が鮮やかすぎた

タグ:

posted at 23:29:39

化-bakeru-⌬@固ツイ見て @bakeru_citrus

21年8月14日

@sekibunnteisuu @gensogaku @F1yingMessenger @kyoushisalon @twinklepoker @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y スレッドを遡って読ませていただきましたが、私は積分定数さんに賛成です。
お相手の発言を見る限り視野が小学校という狭い世界にしかない気がしますね。
正しい事は教師が決めるって言葉がいっそ恐ろしいレベルですよ。
生徒は従っとけばいい?いつの時代ですかそれ?って感じました

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posted at 23:37:00

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