AWSを学び直した際の備忘録 - コンユウメモ @kon_yu
Udemyのセールで購入した下記の講座が大変良かったので、紹介するとともに学び直した内容の備忘録を残しておくことにした。なのでこの記事で特定のAWSの機能の設定の仕方などは書いてはいない。Linuxの基本的なことはわかっている人がAWSを体系的にどうやって学んだのか、どういう理解の仕方をしたのかを知ることができるという内容だ。 手を動かしながら2週間で学ぶ AWS 基本から応用まで 作者の方の紹介ページ www.ketancho.net こちらの副読本とした。 比較的新しい本であり上記の作者の方も作者に名を連ねているところから、用語の説明の仕方などにUdemyの講座とブレが少なく理解しやすそうなのでこちらを選んだ Amazon Web Services パターン別構築・運用ガイド 改訂第2版 (Informatics&IDEA) 作者: NRIネットコム株式会社,佐々木拓郎,林晋一郎,小西
古典統計学・ベイズ統計・統計モデリングの関係について - Tarotanのブログ
2019年1月4日 9:30頃 追記 同ブログ記事に対して黒木さんからTwitterにて以下のようなご指摘をいただきました（ごく一部のツイートだけを抜粋）． #統計 もう一度書くと、 * 予測分布の予測性能の比較→AIC, WAIC, LOOCVなど * モデルによるサンプル生成の確率分布がサンプルの真の分布にどれだけ近いかを比較→自由エネルギー, BIC, WBICなど — 黒木玄 Gen Kuroki (@genkuroki) January 3, 2019 ありがとうございます． ご指摘通り，このブログ記事では（最近の統計モデリングにおける特徴のひとつとして）予測性能の評価のほうしか取り上げておらず，特にAICしか触れていません． 特異モデルでも妥当であると言われているWAICへの言及ができなかったのは，私がまったく理解していないだけからです．ニューラルネットワークやベイズモデルなど
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