ある種の追い詰められた人間は、しばしば不合理な行動をとる。 私はその「ある種」なので、実例を話したい。 — 明日には提出しなければならない原稿があって、現時点でぜんぜんできていなかった。進捗は無。 かれこれ6時間は机に向かっているのに、絞りカスみたいなアイデアしか出てこない。このアイデアはなんだ。 「足湯の残り湯」と「風呂の残り湯」で汚さを比べると、風呂は足以外も浸かってるから足湯のほうが汚くないはずなんだけど、「足湯の残り湯」のほうが汚く感じませんか? これがメンタリズムです。 6時間考えてこれか。情けなくなってくる。 どん詰まりに追い込まれたとき、私は自己啓発書を読む。なるべく自分に甘いことが書いてある本を読んで精神をマシにする。 手にとった本にこんなことが書いてあった。 「机は2つ用意してL字にすべき」 理由は忘れた。スペースが広くなって効率がよくなるとかだった気がする。 とにかくそ
ブレインパッドでは最新技術の実用化とサービス品質の向上を目的に、日々、研究・開発を行っています。本ブログでは、メディア広告のマーケティング施策などに用いられる、予算配分最適化の技術をご紹介いたします。 Table of Contents イントロダクション 予算配分最適化 包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA) 包絡分析法の考え方 CCR モデル BCC モデル DRS モデル 包絡分析法の問題点 Free Disposal Hull (FDH) FDH iFDH 予算配分最適化への適用例 まとめ 参考文献 イントロダクション こんにちは、アナリティクスサービス本部の加藤です。現在私は研究開発グループの下で新たなデータ分析手法の研究開発の仕事に携わっています。 研究開発グループでは、ブレインパッドに依頼されるデータ分析案件の品質向上を目的に、新たな分析手
はじめに 上記発言の意図 アヒル本 須山ベイズ 渡辺ベイズ 確率モデリング 確率モデリングの概要 確率モデリング手順 予測モデル MAP推定値 EAP推定値 ベイズ予測分布 ベイズモデリングのまとめ はじめに 今回は下記のツイートが割と評判が合ったので、少し補足のための記事を書きたいと思います。 ベイズやるなら ●モデリング、プログラミング アヒル本 ●推論、計算 須山ベイズ ●理論 渡辺ベイズ 3冊で良いです。— HELLO CYBERNETICS (@ML_deep) 2019年1月6日 なぜかすごく「いいね」がついているので補足 ・アヒル本 数学的難易度低め、データに対するモデリングに注力 ・須山ベイズ 数学的難易度は中、腕力がいる、モデリング→推論の流れの数式操作に注力 ・渡辺ベイズ 数学的難易度は高、予測分布等の数学的性質(汎化性能との関係)などの理論に注力 https://t.
講談社の『週刊現代』から、異例に失礼な扱いを受けたためにここに公表させていただく。 == 9月27日に、『週刊現代』ライターのXさんよりメールで当該誌読書欄の「わが人生の最高の10冊 No Books, No Life」の取材依頼を受けた。以下、依頼メールより適宜引用する。 「お好きな10冊について1時間ほどお話をお伺いし、編集部でまとめさせていただきます。 稲葉先生の読書歴について、興味を持っております。」 「稲葉先生の「10冊」と「最近読んだ1冊」をお教えください。 取材日の1週間前くらいまでに、お教えいただきたいと考えております。 「仕事の糧になった10冊」「学生時代に読んだ10冊」など、10冊の範囲を設定いただいてもかまいません(特に、設定いただかなくても、かまいません)。 漫画や洋書、絵本、現在は絶版になっている本を選んでいただいてもかまいません。 ただ、読者層が高齢のため(6
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