林 直輝のページ
このページについて おはようございますまたはこんにちはまたはこんばんは. 林 直輝と申します. ようこそ来てくださいました. このウェブページには林について書かれています．林直輝はよくある名前ですが，私はお医者様でも競輪選手様でもございません． 左下にアクセスカウンターがありますが，キリ番のご報告は不要です． ニュース & トピックス 研究業績を更新しました．JSAI2023で発表してきました．(2023.6.10) 研究業績を更新しました．IBIS2022で発表してきました．(2022.12.23) 自己紹介を更新しました．株式会社アイシンに転職しました．(2022.9.1) 研究業績を更新しました．共著で参画した論文が国際雑誌PNASに出版されました．(2021.11.14) 研究業績を更新しました．共著で参画した論文が国際雑誌PNASに採択されました．(2021.11.2) 自己紹介
ベイズ統計学の概論的紹介
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです．数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です．引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください． 以下，エラッタ． * 52 of 80：KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80：2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80：AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80：βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
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ベイズ統計の枠組みと解釈について¶黒木玄 2019-09-16～2019-09-26 2019年9月17日(火)午後 東北大学大学院理学研究科・理学部 青葉山キャンパス 合同棟B棟10階1023号室 物理のセミナー このJupyterノートブックは次の場所で閲覧できる(少々重い): Jupyterノートブックとして閲覧 さらに, RISEのスライドモードでも閲覧可能である: スライドモードで閲覧 PDF版が以下の場所にある(ただし動画は動かなくなる): ベイズ統計の枠組みと解釈について PDF版 次の手書きのノートも参照せよ: ベイズ統計に関する手書きのノート PDF $ \newcommand\eps{\varepsilon} \newcommand\ds{\displaystyle} \newcommand\Z{{\mathbb Z}} \newcommand\R{{\mathbb R
ガウス＝マルコフの定理 - Wikipedia
ガウス=マルコフの定理（ガウス＝マルコフのていり）とは、あるパラメタを観測値の線形結合で推定するとき残差を最小にするように最小二乗法で求めた推定量が、最良線形不偏推定量になることを保証する定理である。カール・フリードリヒ・ガウスとアンドレイ・マルコフによって示された。 線形回帰モデルと最小二乗推定量[編集] 線形回帰モデルとして目的変数 Y とp 個の説明変数 Xi, i = 1, ..., p および誤差項 の関係を以下のようにモデル化したものを考える。 目的変数と説明変数の測定結果の組 (yk; xk,1,...,xk,p) を1つのデータとし、n( ≥ p) 個のデータを用いて残差の平方和 が最小になるを最小二乗推定量と呼ぶ。ここで と置くと線形回帰モデルは とかけ、最小二乗推定量は で与えられる。なお、上付き添字は転置行列を表す。 ガウス・マルコフの定理[編集] 仮定[編集] 誤差
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Computational topology and Boolean operations with Julia sparse arrays JuliaCon 2019
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