チームラボ忘年会
2. 皆さん！ソーシャルしてますか！ ● ニュースサイトとかブログとか巡って、 自発的に情報探し出すのとかだるいですね ● 「自力で探すとか昭和かよ」 ● Twitterとかfacebookとか、勝手に情報流れ てくるのであまりだるくないですね ● でもいちいち面白い人を探し出してフォ ローするのとかだるくないですか… 3. ！！！だるいことはやめろ！！！ ● １.だるいことは奴隷か計算機に投げろ！！ ● ２.奴隷制やめろ！！！！！ ● →計算機に投げるしかない… ● 自然言語処理とか機械学習とか、 なんか計算機が頑張る感じで生きましょう ● 頑張れ計算機！！！！！！！！！！！ 4. 誰や ● Twitter @AntiBayes ● あんちべ ● 先月まで無職でした ● 某ソーシャルゲームな会社でデータマイニ ングとかしてたりしてなかったり ● 専門：自然言語処理、テキストマイニング
ヒュームの問題と合理的意思決定 : 池田信夫 blog
2010年10月03日22:43 カテゴリ本テクニカル ヒュームの問題と合理的意思決定 ヒュームの問題は、意思決定理論においてもいまだに最大の問題である。素朴な論理実証主義の信じるように、マーケティングリサーチの結果に応じて商品を自動的に開発すればいいとすれば、意思決定の問題はORの応用問題に帰着する。しかしORで博士号をとった鳩山由紀夫氏のでたらめな意思決定を見れば、このような理論は何の役にも立たないことがわかるだろう。本書は、合理的な意思決定はどこまで可能かを、ゲーム理論の大家が批判的に考察したものだ。意思決定理論の一部には、ヒュームの問題はベイズ理論によって解決され、帰納法のアルゴリズムは存在すると主張する人がいる。ベイズの定理とは、次のようなものだ：事象Aの起こる事前確率をp(A)、事象Aが起こるとき事象Bが起こる事後確率をp(B|A)のように書くと、 p(B|A)＝p(B)・p(
パターン認識と機械学習 (PRML) 第１章－「多項式曲線フィッティング」「確率論」
パターン認識と機械学習 (PRML) の第１章、「多項式曲線フィッティング」「確率論」に関しまとめ話した講師資料です。 －PRML復習レーン（第1回） (10/05/01) #PRMLrevenge hamadakoichi
ベイジアンネットワークの初回の講義、顔合わせ – Joe Suzuki (鈴木譲) 公式ブログ
大学院理学研究科「複雑系概論」、理学部「応用数理学9」の講義(木曜4時間目)が始まった。 講義の初回というのは、学生のどういうメンバーが受講するのか、自分のねらい通りの講義ができるか、わくわくするものである。開幕投手のようなものかもしれない。このテキストと講義は、オリジナル的な色彩が強い。[W:ベイジアンネットワーク]というと、ビジネスとして利益が出ないと意味がないと考える人もいるかもしれない。情報工学というよりは、情報数理学に関する講義といった方が適切であろう。 正直な話、第1章([W:確率論])は、学生にとって理解しにくいかもしれないと思っていた。講義の概要(スライド「講義の前に」)を説明した後、1章の「1.1 集合」(スライド「第1章確率論の基礎 1.1 集合」)の話をした。集合というよりは、σ集合体上の測度、もしくはルベーグ積分、さらにはラドンニコディムの定理についてであった。幸い
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お知らせ † ベイズウィキの置き場をNAIST（http://hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o/pukiwiki/index.php） から京都大学のサーバー上 （http://hawaii.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~oba/bayeswiki/index.php）に移動しました. 2008/08/01 スパム対策に設置した併設会議場のほうのスパムがひどくなってきたので、 スパム対策を強化した本家pukiwiki のほうをメインとするべく整備中です。 2007/05/18 コメントスパム対策のために、合言葉を設定しました。 コメントを書き込むときには お名前欄に自分のハンドル名とともに bayes と半角英字で書き込む ようにして下さい。 2007/05/09 投稿や編集にパスワードを要求するようにしました。 ユーザー名、パスワードともに英小文
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Category:Bayesian statistics - Wikipedia
