新たなる戦い
810 ：本当にあった怖い名無し ：2006/04/14(金) 22:29:02 ID:HdLt7t4p0 「私メリーさん。今あなたの後ろにいるの」 「なにっ！？また後ろをとられてもうた！？」 「馬鹿な！スピードが身上のキー坊の後ろをとり続けるなんて朝昇でも無理だぞ！」 「どないすればええんや！？このままやと振り向いた瞬間に倒されてまうやん！ はっ！？そうや、メリーさんは常に後ろをとって相手を倒す。なら…」 「キー坊！いきなり仰向けに倒れるなんて、なにを考えているんだー！？」 「わ、私、メリーさん…い、今あなたの…くっ！？」 「ああ！？キー坊が、倒れた姿勢でメリーさんの下半身を攻撃している！そうか、あれは地功拳か！ 倒れていれば背後はとられない！メリーさんは今まで必ず背後からの攻撃で相手を倒してきたから グラウンドの攻防を知らないんだ！だからダウン中の相手に効果的な攻撃ができない！」 「く
シンプルなベイズ最適化について | Research Blog
みなさんこんにちは！ 6月からAI Labに異動してきた野村（@nmasahiro_）と申します． 先月まではSparkで集計基盤を作ったりといったデータエンジニアリング業務に従事していましたが，現在は数理最適化の研究を行っています． 今回は機械学習手法のハイパーパラメータ最適化によく利用されているベイズ最適化について勉強してみたので，自分なりの理解をまとめておこうと思います． まだ勉強中の身ですので，もし気になる点などあればご指摘いただけると嬉しいです！ はじめに Black-box関数最適化問題というのは，目的関数の代数的な表現，つまり，数式自体が与えられず，解に対する目的関数値のみを利用することができる問題です． 機械学習手法のハイパーパラメータ最適化などがBlack-box関数最適化問題の枠組みに属します．例としてDeep Learningのハイパーパラメータ最適化問題を考えた場合
正規分布の何がいいの？ - Okumura's Scrapbox
「テスト問題は正規分布になるように作るのがよい」とか「偏差値は正規分布を仮定している」とか言われることがあるが，そんなことはない。全国規模のテストでも正規分布にならない。また，偏差値は平均50，標準偏差10に揃える線形変換であり，分布とは無関係に使える——「偏差値50〜60には全体の34.1%が入るべきだ」などという無理を言わない限り。 次の図は『Rで楽しむ統計』 p.28に載せた2015年度全国学力テスト（全国学力・学習状況調査）の中学理科の正答数分布である。同じ平均・分散の正規分布の密度関数を重ね書きしてある。 ご覧のように，正規分布とは似ても似つかない。全国の中学生が受ける試験でもこれである。人数が増えたら正規分布に近づくなんてことはない。なお，全国学力テストの分布は国立教育政策研究所で公開されている。 センター試験の得点分布はあまり公開されていないが，やはり正規分布とは似ても似つか
Opinion―研究の現場から 第108回 ウェット研究者へ，統計モデリングへのご招待｜実験医学online：羊土社 - 羊土社
本コーナーでは，実験医学連載「Opinion」からの掲載文をご紹介します．研究者をとりまく環境や社会的な責任が変容しつつある現在，若手研究者が直面するキャリア形成の問題や情報発信のあり方について，現在の研究現場に関わる人々からの生の声をお届けします．（編集部） ウェットの研究者は統計解析というとまず，「統計的仮説検定」を思い浮かべる人が多いようだ．一方，「統計モデリング」というアプローチにはなじみのない方も多いであろう．そこでここでは統計モデルの魅力を紹介したい．統計モデルとは何か．この質問に答えるのは意外と難しいので，「データを数式であらわすこと」とつい言ってしまうことがある．しかし，その答えはあまり適切ではない． 例えば，がん腫瘍のサイズの成長をモデル化することを考えよう．がんは時間の経過に伴って進行するから，時間に比例してがんが大きくなるとしよう．このモデルではがんの成長はただの直線
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