Statistical Modeling: The Two Cultures | wrong, rogue and log
調べ物をしていたときに行き当たったエッセイである。 Statistical Modeling: The Two Cultures http://bit.ly/9AMRIn 著者は、機械学習のEnsermble learningの権威、Baggingアルゴリズム、Random Forestアルゴリズムの創始者であり、今は亡きLeo Breiman氏である。 これのエッセイは本質を突いていて本当に面白い。最近では（特に欧米にて）純粋統計学コミュニティから離れた、統計を道具として使う科学コミュニティにおいて、頻度主義の呪縛から離れたベイジアンベースの統計モデリングが大流行していて、Hierachicalモデリングやベイジアンに基づいたロバスト推定をしなければダメなデータ解析という雰囲気になってきているようだ。この論文というか随想は「頻度 VS. ベイズ」という対立軸よりも更に下層にある、そもそも
Rは好きだ、しかし… | wrong, rogue and log
最近、Rの非効率性やパフォーマンスの悪さをここで良く取り上げていて、それじゃあ柏野はRが嫌いなのか、と誤解されることもあると思うので、その弁明を。 僕にとってRはかなり好きなコンピュータ言語だ。使っていてワクワクする。言語を使いながらマイナーな分野の統計学の勉強ができるフリーソフトウェア / オープンソースソフトウェアの言語なんて他には存在しない。最近ではCRANにあるevirやismev, evdを利用して極値統計学を勉強した。 クイックなプロトタイピングができるのも本当に素敵だ。よくわからないデータを探索的に調べていくためには最高のブッシュナイフだと思う。だからこそ、@ITで市井の知識労働者を対象とした連載をしている。 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 http://www.atmarkit.co.jp/fcoding/index/stat.html しかし、エンタープライズレベルに必要
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