料理バトル漫画で先に皿を出した場合の勝率 | マンバ通信
こんにちは。国府町怒児（こうまちぬんじ）です。 料理バトル漫画で、まことしやかに語られている噂はご存知でしょうか。 そう、「後攻で皿を出した料理人が勝つ」です。 確かに、漫画の構造を考えれば、後攻が有利かもしれません。 最初にすごい料理が出て、後からそれなりの料理が出る展開だと、 尻つぼみなイメージになってしまいますもんね。 ただ、一つ納得のいかないことがあります。 それは、後攻が有利なことをデータとして示した人がいないという点です。 もしかしたら、後攻が勝ったときの印象が強いだけで、先攻もそれなりに勝っているかもしれません。 じゃあ、どうするか。 自分で明らかにするしかないでしょう。 ということで、料理バトル漫画で先攻で皿を出した場合の勝率を調査しました。 以下、レギュレーションです。 ①集計は、１対１の対決に限る ※１ ４人の中で誰が一番かといった、先攻後攻が曖昧な形式は含めない ※２
Hoeffdingの不等式 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
Hoeffdingの不等式 (Hoeffding's inequality)† \(n\)個の独立な確率変数\(X_1,\cdots,X_n\)の値域は\([a_i,b_i]\)とする．\(S_n=X_1+\ldots+X_n\) とし，ある正数 \(\epsilon\) について次のHoeffdingの不等式が成立． \[\Pr[S_n - \mathrm{E}[S_n]\ge n\epsilon]\le \exp\biggl(-\frac{2n^2\epsilon^2}{\sum_{i=1}^n(b_i-a_i)^2}\biggr)\] ただし，\(\mathrm{E}[\cdot]\) は期待値． 確率分布に依存せずに成立する点が便利． -- しましま ↑
Wikiwand - Iris flower data set
The Iris flower data set or Fisher's Iris data set is a multivariate data set used and made famous by the British statistician and biologist Ronald Fisher in his 1936 paper The use of multiple measurements in taxonomic problems as an example of linear discriminant analysis.[1] It is sometimes called Anderson's Iris data set because Edgar Anderson collected the data to quantify the morphologic vari
ジップの法則 - Wikipedia
ウィキペディア（30ヶ国語版）における単語の出現頻度 ジップの法則（ジップのほうそく、Zipf's law）あるいはジフの法則とは、出現頻度が k 番目に大きい要素が、1位のものの頻度と比較して 1/k に比例するという経験則である。Zipf は「ジフ」と読まれることもある。また、この法則が機能する世界を「ジフ構造」と記する論者もいる。 包括的な理論的説明はまだ成功していないものの、様々な現象に適用できることが知られている。この法則に従う確率分布（離散分布）をジップ分布という。ジップ分布はゼータ分布（英語版）の特殊な形である。 この法則はアメリカの言語学者ジョージ・キングズリー・ジップに帰せられている。ジップ以前に似た観察をしていた先行研究としてFelix Auerbach（英語版）、Jean-Baptiste Estoup（フランス語版）などの研究があり、ジップ自身もそのことを1942年
1
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
最も成功している人は過大評価されがちだが運による要素が大きい。本当に学ぶべき対象は2位や3位（英研究） : カラパイア
「ベルヌーイ試行」の英語・英語例文・英語表現 - Weblio和英辞書
Wikiwand - Hoeffding's inequality
Wikiwand - アヤメ属
有意抽出法(ゆういちゅうしゅつほう)とは？ 意味や使い方 - コトバンク
Wikiwand - 見せかけの回帰
Wikiwand - 単位根
Wikiwand - Winsorizing