データサイエンティストではない人に知っておいて欲しい事 - hotokuとは
統計を専門にしている訳ではない人と話していて感じた違和感があったので、書き留めておきたい。 疑うべき順番は モデル → 推定法 データ分析をしていれば、当然、期待を掛けたモデルのデータへの当てはまりそうが悪いという事が度々ある。こういう時、統計屋さんとして自然に浮かぶのは「モデルが間違っている」という発想である。と思うのだが、非統計屋さんと話していると、このような時に「別の推定法を試してみたらどうだろう」と言われる事がある。多分、目の前のモデルに対する過度の期待から来るのだろうと思うが、このような態度では統計的に見ると妥当性を欠いた分析をしてしまう危険を孕んでいる。 ひとつの事例 とある線型状態空間モデルのパラメータを推定した所、どうしてもデータに合わない部分があった。実は、それが合わない理由は簡単で、ある潜在変数は常に正であるはずなのだ。線型状態空間モデルでは、潜在変数の分布は正規分布で
【公園】遺伝的アルゴリズムでブランコの漕ぎ方を学習させた。
前回は私が作成したアルゴリズムで漕いだ。今回はコンピュータにアルゴリズムを学習させる。補足評価：踏み台の初期位置からの最大移動距離。選択：評価の高いほうから4人。交叉：4人(A,B,C,D)からランダムに2人選ぶ(AとAなど同じ人を選ぶ場合もある)。一方から遺伝子の前半、他方から遺伝子の後半をもらう。突然変異：ランダムな場所を選び、0と1を逆転させる。何箇所行うかはランダム(0個から3個の間)。早送り無し版http://www.youtube.com/watch?v=w1MF0Iz0p40YouTube版⇒ http://www.youtube.com/watch?v=8vzTCC-jbwM
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