SemanticScuttleSemanticScuttle is a social bookmarking tool experimenting with new features like structured tags and collaborative descriptions of tags. Originally a fork of Scuttle, it has overtaken its ancestor in stability, features and usability.
地球温暖化バブル - 池田信夫 blog
『季刊AT』という雑誌に、槌田敦氏の「温暖化の脅威を語る気象学者たちのこじつけ理論」という論文が出ている。著者は著名な物理学者で、この原文は今年の国際学会誌に掲載されたものであり、トンデモ論文ではない。その主要な論点は、地球温暖化は、CO2蓄積の原因であって結果ではない CO2濃度の上昇の主要な原因は、気温上昇であって人間活動ではないということである。くわしい論証は英文論文にあるが、その意味は図1をみただけでもわかるだろう。この図は過去22万年間のCO2濃度と気温変化（ΔT）とメタン(CH4)濃度を比較したIPCCのデータだが、ほぼ完全な相関関係がみられる。絶対的な気温でみても、現代より1000年前の「中世温暖期」のほうが気温が高く、最高気温は10万年前に記録されている。この原因が人間活動でないことは明らかである。 この相関をCO2上昇→気温上昇という因果関係と解釈するのが大方の見方だが
単純ベイズ分類器 - Wikipedia
単純ベイズ分類器（たんじゅんベイズぶんるいき、英: Naive Bayes classifier）は、単純な確率的分類器である。 単純ベイズ分類器の元となる確率モデルは強い（単純な）独立性仮定と共にベイズの定理を適用することに基づいており、より正確に言えば「独立特徴モデル; independent feature model」と呼ぶべきものである。 確率モデルの性質に基づいて、単純ベイズ分類器は教師あり学習の設定で効率的に訓練可能である。多くの実用例では、単純ベイズ分類器のパラメータ推定には最尤法が使われる。つまり、単純ベイズ分類器を使用するにあたって、ベイズ確率やその他のベイズ的手法を使う必要はない。 設計も仮定も非常に単純であるにもかかわらず、単純ベイズ分類器は複雑な実世界の状況において、期待よりもずっとうまく働く。近頃、ベイズ分類問題の注意深い解析によって、単純ベイズ分類器の効率性に
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
処理を実行中です
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
ライブドアブログ｜無料で豊富な機能が充実
