【格ゲー】『俺を獲れ』ウメハラがデータ収集のGeminiさんに厳しい対応をしていた理由が判明！「オレ自身が自分のプレイをデータ収集に近い感じでSF4から見てた」「だからこそ言いたい。メチャレベル低いすよって」 | まじっく ざ げーまー - ゲームのレビュー、攻略、情報サイト
ストリートファイター6 格ゲーマートーク 【格ゲー】『俺を獲れ』ウメハラがデータ収集のGeminiさんに厳しい対応をしていた理由が判明！「オレ自身が自分のプレイをデータ収集に近い感じでSF4から見てた」「だからこそ言いたい。メチャレベル低いすよって」 今回は、先日おこなわれたウメハラさんの企画「俺を獲れ」での、配信裏話を取り上げます。コメント欄の読者さんから情報を提供してもらいました。 取り上げるのは、SFL2021のデータを収集し、分析した情報を紹介していたGemini（ジェミニ）さんに関する話です。 以下、配信書き起こしです。 ソース元リンク：俺を獲れ振り返り（ウメハラさんのツイッチチャンネル） （アーカイブ50分付近のトーク） トークが長かったので要約で済ませようと思ったのですが、あまりに良い話が出てきたので結局書き起こした部分もあります。カギ括弧内は全てウメハラさんの発言です。 ウ
シュートを外した後で、ゴールポストを動かして「入っていた」ということにしてはいけない - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日こんなことをコメントしたら、思ったよりも反応が多くて「皆さん同じことを思っていたのかな」と感じたのでした。 シュートを外した後でゴールポストを動かして入ったことにするのはダメですよ / 「当初は有意差が認められなかったが、毛乳頭細胞が少ないと思われる被験者を除いて追加解析したころ、塗布24週後の毛髪密度は「含む」を使った被験者のほうが統計学的に有意に上昇したという」 https://t.co/K91NElUAgN— TJO (@TJO_datasci) 2023年6月6日 要はこれは再現性問題の典型例だという話なんですが、近年あれだけ再現性問題が騒がれた割には意外と未だに世間的にはあまり広く知られていないのだろうか、という気もしています。 このブログでも再現性問題については一通り論じたことがありますが、ちょうど良い機会なので改めてこの手のQRPs (Questionable Resea
生き延びるためのラカン 第18回 転移の問題 ーその(1)ー 斉藤 環
いやはや、ながらくのご無沙汰でした。みんな、ぼくのこと覚えてる？ いいわけになるけど、なにしろ連載とか連載とか連載とか、断らずにいたら当然の如く、アッという間に締め切り多重債務状態となってしまって…。そうなるとつい、紙媒体の締め切りを優先せざるをえなくなり、これほどのブランクが空いてしまったというわけ。あんまり更新されないんで、なにか、この連載ってもう完結？ みたいに思ってたひともいるみたいだけど、で、確かにもう少しで完結、ってところまで来てもいるんだけど、まだ大切な問題がいくつか残っている。今回を入れてあと３回ほど、取りこぼしてきた概念の説明をしなくちゃね。そう、正式な完結はまだちょっと先になります。 さて、今回のテーマは「転移」だ。それも前編。なにしろ重要な問題なのでね。２回に分けて展開したい。 そもそもいったい、人はなぜ、人を好きになったりするんだろうか。不思議に思ったことはないかな
人生は運よりも、運の運用方法に大きく左右される - ふろむだ＠分裂勘違い君劇場
高所得者が「オレは運が良かっただけ」と言うのはポジショントークであることが多いので、鵜呑みにしない方がいい。 彼らは、ある意味、イカサマ賭博をやっている。 このイカサマの正体を暴いてみる。 冷静に分析すると、私の知り合いの高所得者たちは、以下の様な特徴が多い。 ・人よりも多くのことを試す。 ・上手く行かなかった時に損切りするのが素早い。 ・「たまたま」上手く行ったら、その幸運を全力の全力で最大限利用して、スキル、実績、人脈、資産を得る。 ・一度スキル、実績、人脈、資産を得たら、それらを最大限に利用して、さらなるスキルと実績と人脈と資産を作り、それらが雪だるま式に増えていく。 ・運任せの大博打はしない。確実性の高い勝算のあるときだけ大きく賭ける。 ・人よりも多くの不運を想定し、不運を事前に回避するための手を人よりも念入りに打っている。 ・不運に見舞われたときのダメージを最小限にするための保険
『ガリレオの中指』、『人はなぜレイプするのか』、学問における事実とイデオロギーの関係 - 道徳的動物日記
Galileo's Middle Finger: Heretics, Activists, and the Search for Justice in Science 作者: Alice Dreger 出版社/メーカー: Penguin Books 発売日: 2015/03/10 メディア: Kindle版 この商品を含むブログを見る 今回紹介するのは、私が最近読んでいる本である、アリス・ドレガー （Alice Dreger）の著書『ガリレオの中指：異端者、活動家、正義の探求（Galileo's Middle Finger: Heretics, Activists, and the Search for Justice）』に書かれている内容。 『ガリレオの中指』は、活動家や学者たちのアイデンティティやドグマやイデオロギーがいかに科学的探求を歪めてきて、不都合な科学的知見を発表する科学者を攻
面接では「能力が高くないと言えないこと」を言って欲しいだけなんですよ - ふろむだ＠分裂勘違い君劇場
面接で、その人が過去にやった仕事の内容を聞くと、「単なる仕事の思い出話」とか「自分語り」を始める人が多いんですが、そんなことを聞きたいわけじゃないんです。 面接の目的は、能力チェックと人柄チェックです。 そして、能力チェックの過程で人柄はわかっちゃうもんなので、わざわざ人柄チェックのための質問をすることはないです。 また、「私は能力が高いです」という「自己申告」も聞きたくないです。 自己申告をいくら喋っても、それは能力があることの「証明」にはなってないです。 面接の時に聞きたいのは、「能力が高くないと言えないこと」です。 それを、それだけを喋ってください。 能力の高さが明らかになるように喋ってくれるのなら、必ずしも仕事の話じゃなくてもいいことも多いです。 家事の話でも、料理の話でも、趣味の話でも、自分の好きなゲームの話でも、面白かったアニメのことでも、学生時代のサークル活動の話でも、なんで
ブラウザ上でデータ分析が出来る！Clojure/Gorilla入門 - あんちべ！
概要 この記事は、Gorillaという ブラウザ上でClojureという言語を利用出来るライブラリを利用し、 ブラウザ上でデータ分析環境を構築するための入門記事です。 Clojureの事前知識は一切不要で、 ClojureやGorillaのインストールから、ブラウザ上で各種手法を コピペだけで実践出来るになるまでを説明しています。 なお、各種分析手法の詳細には言及しておりません。 とにかくGorillaを動かす 「説明は良いから、とにかく動かしたい」 という方向けに要点だけ説明します。 leiningenをインストールし、作業フォルダにてlein new gorillaでプロジェクトを作り、 生成されたgoraillaフォルダ直下にあるproject.cljに下記をコピペし保存、 lein gorillaと打ち込み、少し待つと Running at http://localhost:XXX
統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！
本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
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