Kenji Nakahira - 図式図式と操作的確率論（一般確率論）の観点から量子論の数学的構造や操作的・確率的な性質を述べた書籍です。 森北出版より2022年10月に刊行されました。 森北出版の本書Webページから無料で試し読みができます（まえがき，目次，第1章，5.1節，6.1節，索引などが読めます）。
渡辺澄夫ベイズ理論100問 with R/Stan - 共立出版
本書は、渡辺澄夫氏によって提案されたWAICおよびWBICの理論的根拠を与えるとともに、ベイズ統計学のためのソフトウェアStanによる実装を導入し、解析関数、経験過程、代数幾何、状態密度の公式などの数学をできる限りやさしく解説したものである。特に、代数幾何は例を数多く掲載した。対象読者は統計検定®2級程度の知識がある方、WAICやWBICの本質を知りたい方、『統計的機械学習の数理100問 with R』程度の知識がある方を想定している。 「渡辺澄夫ベイズ理論」という言葉は、渡辺氏の30年来の友人である著者が、本書を執筆するにあたって命名したものである。そこには「WAICの正当化」をはるかに超えるドラマがあった。赤池の情報量規準、甘利の情報幾何とならぶ日本統計学の偉業として渡辺澄夫氏の業績を多くの方に知っていただきたいというのが本書の願いである。 「統計検定」は、一般財団法人 統計質保証推進
Reservoir sampling - Wikipedia
Reservoir sampling is a family of randomized algorithms for choosing a simple random sample, without replacement, of k items from a population of unknown size n in a single pass over the items. The size of the population n is not known to the algorithm and is typically too large for all n items to fit into main memory. The population is revealed to the algorithm over time, and the algorithm cannot
大量のテキストからランダムに少数の行を抽出したい - Reservoir Sampling - 唯物是真 @Scaled_Wurm
前に以下のような記事を書きましたが、大量のテキストではうまくいかなかったので新たに書きました ファイルからランダムにN行取り出す(shufコマンド) - 唯物是真 @Scaled_Wurm 上の記事ではテキストをランダムに\(k\)行取り出したい時"shuf -n k"コマンドでランダムにシャッフルした\(k\)行を取り出していました ところが非常に大きなテキストファイルに対して上のコマンドを実行すると、一度にデータを全部メモリに読み込み始めているのか、すごい勢いでメモリを消費していきました(sort -Rでも) そこでメモリをあまり使わずにランダムに\(k\)行取り出す方法について調べました まず基本的な非復元抽出のアルゴリズムは以下の記事の発展手法とか追記のあたりの話がわかりやすいと思います 非復元抽出の高速かつ実装が簡単な方法を考える - 睡眠不足？！ この記事の話も一度全部の要素を
神経回路は潜在的な統計学者
理化学研究所（理研）脳神経科学研究センターの磯村拓哉ユニットリーダーらの国際共同研究グループは、どのような神経回路も「自由エネルギー原理[1]」と呼ばれる近年注目される脳理論に従っており、潜在的に統計学的な推論[2]を行っていることを数理解析により明らかにしました。 本研究成果は、自由エネルギー原理の神経基盤への理解を進め、将来的には精神疾患の早期診断・治療への応用や、ヒトのように学習する脳型コンピュータ・人工知能の開発に貢献すると期待できます。 私たちは目や耳から受けた感覚入力が背後の原因からつくられる仕組みを推論することで、将来を予測し適切に行動できます。自由エネルギー原理は、それらを統一的に説明できる脳の理論です。しかし、脳の基本単位である神経細胞やシナプス結合[3]がどのように自由エネルギー原理を実装しているかは未解明です。 今回、国際共同研究グループは、神経活動の方程式から神経生
Yuki Kamitani on Twitter: "多くの研究者が研究しているから信頼できる、ということにはならない。多くの研究者がいれば偶然有意な結果がでる確率（偽陽性率）も高くなる。このようなバイアスだけでできた研究分野をnull fieldという https://t.co/sVdwZuW9gc"
多くの研究者が研究しているから信頼できる、ということにはならない。多くの研究者がいれば偶然有意な結果がでる確率（偽陽性率）も高くなる。このようなバイアスだけでできた研究分野をnull fieldという https://t.co/sVdwZuW9gc
Pyroで実践するベイズ機械学習
本書について #Pyroで実践するベイズ機械学習は、Uber AI Labsが中心となって開発を進めている確率的プログラミング言語Pyroを用いてベイズ機械学習を行う方法を解説した入門書です。ベイズ機械学習の基礎からPyroでそれをどのように実装するのかまでを解説していきます。 本ドキュメントは2021/08/08 現在、制作中です。 本ドキュメントはオープンなプロジェクトであり、そのため協力者を広く求めています。本書のソースコードは GitHub上で公開されています。 本書への追記や修正などありましたら、上記GitHubにてIssueの発行、またはPull requestをお願いいたします。 本ドキュメントは Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License のもとで公開されています。
後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ 行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、..
後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。 なんでも、統計やるならRという言語がいいらしい。 最近じゃPythonというのも人気らしい。 とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。 Pythonはanaconda プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。 深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。 「Excelでわかるディープラーニング超入門」 https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3
【論文紹介】統計学の過去50年における最も重要なアイディアとは？ - Qiita
こんにちは，株式会社Nospare・千葉大学の小林です．本記事ではGelman and Vehtari (2020)の`What are the most important statistical ideas of the past 50 years?'について紹介します．この論文は過去50年において最も重要だとされる次の8つのアイディアが取り上げられています． 8つのアイデア 反事実（counterfactual）に基づく因果推論 ブートストラップとシミュレーションに基づいた推論 オーバーパラメータ（overparameterized）モデルと正則化（ガウス過程，Lasso, horseshoe, ベイズnonparametric priorなど） ベイズマルチレベル（階層）モデル 汎用的な計算アルゴリズム（EM, MCMC, SMC, HMC, 変分法など） 適応的決定分析（ベイズ最
【論文紹介】ベイズ統計における数値計算の進歩の歴史（中編：21世紀） - Qiita
こんにちは，株式会社Nospare・千葉大学の小林です．今回は前回の記事「【論文紹介】ベイズ統計における数値計算の進歩の歴史（前編：1763年から20世紀まで）」に引き続き，Martin, Frazier and Robert (2020)によるベイズ統計における数値計算（Bayesian computation）の進歩の歴史についてまとめた論文`Computing Bayes: Bayesian computation from 1763 to the 21st Century（arXivのリンク）'について紹介します．本記事は中編として，論文の中盤部分にあたる21世紀における発展について紹介します． 21世紀：２回目の革命 なぜ２回目が必要だったか？ 20世紀終盤でMCMCによるBayesian computationの手法が台頭し，非常に多くの分野・領域で利用されるようになりました．
雨女/雨男と自覚しているやつを結婚相手に選ばない方がいいという話
ときおり自分のことを『私(俺)、雨女(雨男)なんだよなー』とかいう人がいるが そういう人はパートナーに選ばない方がいい。 勿論人に雨や晴れを呼び込む力等ないので、雨女だろうが晴れ男だろうが そんなものは存在しなんだが、問題はそこではない。 雨女/雨男と自分のことを言う人間は『不満をみつけがちな人間』である可能性が 非常に高いのである。かつ、それを根に持ちがち。 因みに日本で雨の日は年間だいたい35％くらいらしい。 雨女/雨男という自覚の人は、悪いことや不満を感じやすく、かつ自分のことは 運が悪いと感じがちな傾向があると思う。自分は運が悪いと思う人は 『自分の能力や待遇にたいして思うような結果が得られていない』という心理の 裏返し的な面もあり、謙虚な風にみえて、他罰的・他責的傾向が強い。 そういう人をパートナーに選ぶと日常的にも不満が多く一緒にいて苦労が多くなるのだ。 反対に『自分は晴れ男/
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
2022年度講義情報ページ
https://twitter.com/Idesan/status/1564393355743723523
GitHub - sammy-suyama/PythonBayesianMLBook: 「Pythonではじめるベイズ機械学習入門」のサポートページです。
https://twitter.com/sammy_suyama/status/1514480469894524929
大阪府 新型コロナ 3692人感染確認 過去最多 | NHKニュース
【ポケモンBDSP】色違い旅パ/金コイ耐久２７日目【#白上フブキ金コイ耐久27】
【神回】1ターンしか動けない金クロツグさん！【後編】【ゆっくり実況】【ポケモンBDSP】
統計たん on Twitter: "@kspub_kodansha 様より，@sammy_suyama さんの新刊「Juliaで作って学ぶベイズ統計学」を献本いただきました。すこし私なりにレビューをしてみたいと思います。以下いくつか連続的につぶやきます。"
【ゴローニャ回】金ネジキさんに不運が舞い降りるそうです【ゆっくり実況】【ポケモンHGSS】