ガウス過程の考え方 - Qiita
次元と近似の話。 100次元空間にプロットAがあるとする。 しかし、我々には限られた測定手段しかない。 そう。たった10通りの方法＝10次元のパラメータしか測れない そうすると、100次元空間のプロットAは10次元空間に近似して表現される。 この近似は、残りの90次元の情報を捨てているという意味ですね。 ところで、手元にある10次元のパラメータは、一般には、互いに独立ではないですね。 今日の歩数$α$と、ラーメン摂取量$β$、体重変化量$γ$と、は、互いに独立ではない。 で、ポイントは、$α, β, γ$をジックリ調べてみる。 何か怪しい。 良く歩いている。ラーメンを食べていない。なのに体重が1kgも増えている。 さては、ビールをがぶ飲みしながら揚げ物を食べまくったな。 きっと、財布の中身も減っているでしょう。 つまり、パラメータ間の相関関係を仮定する事で、測定していない(次元)情報を推定
藤井四段で学ぶ最尤推定、MAP推定、ベイズ推定 - Qiita
藤井四段の連勝が止まらないですね。 21日の対局に勝利して、連勝記録を１位タイの28連勝まで伸ばしてきました。26日の対局で勝利すれば単独トップになります。 そんな藤井四段の対戦成績は28勝0負。勝率でいうと1.000です。クラクラするような成績ですが、この「勝率」とは何かを少し数学的にみてみましょう。 単純に言葉だけをみると「藤井四段が勝利する確率」ではないかと考えられます。つまり $$P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$$かのように感じます。 ではここで、26日の対局で藤井四段が勝利する確率はどれだけでしょう？ $P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$として考えると、これはつまり藤井四段は必ず勝つので、100%になってしまいます。しかし、もちろんそんなことはありません。藤井四段ですらも負けることはあるはずです。 実はここ
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本 - Qiita
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本本機械学習数学データ分析データサイエンス Update版2023年版データ分析の100冊を書きましたよ！ 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介という記事を新たに書きました。 データ分析の各フェーズ（データ分析プロジェクト全体-ビジネス状況の理解-データの理解-データの準備-モデルの作成-評価-展開）毎に参考書籍を紹介しています。 本記事の対象と想定 Qiitaはプログラマやコンピューター系技術者のための記事と思っ
出現確率1％のガチャを100回引いても，4割近くの人は全部はずれる。“本当の確率”を読み解いてみよう
出現確率1％のガチャを100回引いても，4割近くの人は全部はずれる。“本当の確率”を読み解いてみよう ライター：宮里圭介 まったく確率表示をしていなかったり，レア度別の確率のみ表示したりと，タイトルによって対応はさまざまだ スマートフォン向けゲームに欠かせない存在となっている「ガチャ」。お目当てのキャラやアイテムを引き当てたときの嬉しさは格別だし，結構な額のリアルマネーを使ったあげく，ハズレばかりだったときの悔しさもまたかなりのものだ。 すべては運にかかっているので，プレイヤーが頼りにできるデータといえば，公開されている出現確率ぐらいだろう。以前はその確率が公開されていないゲームが多かったが，最近は業界として確率表示を進める動きが強まっており，人気タイトルの「グランブルーファンタジー」でも，本日（2016年3月10日）から装備品個別の出現確率が表記されるようになる。 だが，確率が明らかにな
【統計学】初めての「標準偏差」（統計学に挫折しないために） - Qiita
統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れる「標準偏差」 の壁。結構、この辺りで、「数学無理だー」って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが「標準偏差」です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 本記事では数学が得意でない方にもわかるように１から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ「標準偏差」の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 （※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも
実験計画法 - Wikipedia
実験計画法（じっけんけいかくほう、英: Experimental design、Design of experiments）は、効率のよい実験方法を設計（デザイン）し、結果を適切に解析することを目的とする統計学の応用分野である。R・A・フィッシャーが1920年代に農学試験から着想して発展させた。特に1950年G・M・コックスとW・G・コクランが標準的教科書を出版し、以後医学、工学、実験心理学や社会調査へ広く応用された。またこれを基にして田口玄一による品質工学という新たな分野も生まれた。 他にも、マーケティングや新しい商品・サービスのコンセプトや仕様を考える場合などに用いられる、コンジョイント分析も有用である。 実験計画法の基本的な原則は次の3つである。 局所管理化 影響を調べる要因以外のすべての要因を可能な限り一定にする。 反復 実験ごとの偶然のバラツキ（誤差）の影響を除くために同条件で反
数学者ポアンカレは毎日買っている公称1kgのパンがしばしば軽目なのに気づいた。そこで重さを一年間計り続け、それが平均950gの正規分布にほぼ従うことを確認し、警察に届け出てパン屋に警告させた。つまりパン屋は最初から1kgのパンを目標にしていなかった！ それからまた一年間重さを計り続けたポアンカレは、今度はその分布が正規分布とは異なり、右に裾が長いことを見出し、再び警察に届けでてパン屋の不正を告発した。つまり、パン屋は反省することなく、単に目方の重そうなパンを選んでポアンカレ家に売っていただけであること
数学者ポアンカレは毎日買っている公称1kgのパンがしばしば軽目なのに気づいた。そこで重さを一年間計り続け、それが平均950gの正規分布にほぼ従うことを確認し、警察に届け出てパン屋に警告させた。つまりパン屋は最初から1kgのパンを目標にしていなかった！ それからまた一年間重さを計り続けたポアンカレは、今度はその分布が正規分布とは異なり、右に裾が長いことを見出し、再び警察に届けでてパン屋の不正を告発した。つまり、パン屋は反省することなく、単に目方の重そうなパンを選んでポアンカレ家に売っていただけであることをデータから見抜いたわけである。 数学セミナー 2010年9月号 通巻 588号 P.35 ソースは不明。だが面白すぎる。 →たまたま―日常に潜む「偶然」を科学する: レナード・ムロディナウ, 田中 三彦: 本 この本に同じ記述発見。 (via deltam) (via matakimika)
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
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう