因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
Google先生が教えてくれた日本におけるFacebookの利用の実態 - もとまか日記
憶測で物を語るのが３度の飯より好きな、ネットの実名「もとまか」です。でも辛子明太子の方が好きです。 さて、先日Facebookについて以下の記事を書きました。 Facebookが楽々と世界で普及していった本当の理由 この記事にはたくさんの方からTwitterで反応を頂きました。ありがとうございますm(_ _)mFacebookのこと書いてるのにTwitterからってのがインターネットは相変わらず面白いなぁと思いました。 でも、実は私にはまだモヤモヤした感が残ってたんです。それが、以下のこと。 そうです、あのFacebookに関するGoogleトレンドの結果。この記事のGoogleトレンドへの言及部分は、本来筋から言えば外しても構わなかったんですが、この図に気がついてしまって、その意味するところが理解出来ず、どうしても気になったので入れてみたわけでした。 決して別記事にするのが面倒くさかった
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