統計学の面白さはどこにあるか - hiroyukikojimaの日記
先日、とあるパーティで、統計学者の松原望先生と会った。 松原望先生は、早期からベイズ統計学の重要性を世にアピールしてきた先駆者である。ぼくは、経済学部の大学院在学時に、選択科目ではあったが、松原望先生の「ベイズ統計学」という講義を受け、そこでベイズ理論の指南をしていただいた。ぼくは『確率的発想法』NHKブックスや『使える！確率的思考』ちくま新書の中で、ベイズ理論を紹介していて、それが多くの読者にウケて、この二冊はセールス的にも良い実績を出しているのだけど、正直言ってここに書いてあることの多くは、松原望先生の講義の受け売りである。そういう意味では、下品ないいかたになるが、大学院の数ある講義の中で最も「金に換えることのできた」講義が先生の講義だった、ということになる。 そのときは、放送大学の教材であった『統計的決定』という本を教科書に使った。これがめちゃくちゃいい本で、今でもベイズ統計学に関し
机上の空論:主成分分析、独立成分分析
主成分分析(PCA)とは、特徴量の次元がバカでかくなりすぎた場合に行われる次元収縮の手法である。 参考: http://www-pse.cheme.kyoto-u.ac.jp/~kano/document/text-PCA.pdf http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/PCA/index.html 主成分分析は広く知られている手法で、統計学で習った人も多いかもしれない。 パターン認識の分野では、この主成分分析と組み合わせて、独立成分分析(ICA)がしばしば使われる。 独立成分分析と主成分分析の処理は似ている。 だが、主成分分析は(主成分の)軸は直交しなければいけないのに対して、独立成分分析では軸は直交しなくてもよいという点が違う。 独立成分分析では、データ分布の独立性を見るのだ。 独立成分分析は fastICA ( http://www
2007-10-10
http://lucille.atso-net.jp/sbr2007/index.php 論文実装間に合うかが問題だ。 候補：http://b.hatena.ne.jp/nyaxt/sbr2007_candidate/ Interactive Relighting with Dynamic BRDFs Xin Sun, Kun Zhou, Yanyun Chen, Stephen Lin, Jiaoying Shi, Baining Guo. に興味があるのだけれども、結構実装が大変そうだ。 UDPベースのP2P通信ライブラリはそこそこ安定するようになりました。 あとはタスクシステム（現時点でもそこそこ安定？）を上に載せるだけ。 ここで一旦作業停止して、SBR用論文実装のためnytrいじくりたいと思います。 "Interactive Relighting with Dynamic BRDF
運動方程式と同じくらいすごい統計学 - アルゴリズムマニア2.0
機械学習と確率統計の関係が「常識」になったのは、ここ10年くらいのことだと思います。学部生だった頃の私にとって「脳」というキーワードとリンクしたニューラルネットは、あやしげなオーラを放つ魅力的なアルゴリズムでした。ですが、理解が進むにつれてわかったことは、ニューラルネットは所詮は統計学ということです。あやしげなオーラはどこへやら、正直がっかりしました。 所詮は統計学、されど統計学、統計学を勉強してわかったことがあります。それは、統計学が運動方程式並みにすごい方法論だったということです。そのすごさをなんとなく説明してみたいと思います。 理系なら誰もが運動方程式を使って力学の問題を解いたことがあると思います。力学の問題を解くプロセスは(1)運動方程式をたてる、(2)微分方程式を解く、という２つのステップからなっています。運動方程式をたてるというのは、対象の問題を見ながら、物質間の相互作用や力を
Isomap Homepage
A Global Geometric Framework for Nonlinear Dimensionality Reduction J. B. Tenenbaum, V. de Silva and J. C. Langford Science 290 (5500): 2319-2323, 22 December 2000 Read the paper. View supplemental figure: a two-dimensional embedding of hand images. Read the details of the convergence proofs in postscript or pdf formats. Download matlab package for Isomap. Read this guide to the files. Download
テキスト（プロセス制御，データ解析）・マニュアル・書類：加納＠京都大学
学会発表・論文作成に関するアドバイス 学会発表に関するアドバイス 学会発表に関するアドバイス（国内学会編） 学会で良い発表をするための秘訣を公開．日本語編． 学会発表に関するアドバイス（国際会議編） 学会で良い発表をするための秘訣を公開．英語編． 学会発表に関するアドバイス（スライド作成編） 学会で良い発表をするためのスライド作成に関するアドバイス． 論文執筆に関するアドバイス 論文執筆に関するアドバイス（日本語編＆英語編） 英語で論文を書くための秘訣を公開． 学会参加に関するアドバイス 学会参加に関するアドバイス 学会を楽しむための，ちょっとした心掛けを公開． 計算機関連 解説資料 メールリストの運営，SSHによるセキュアな通信など，種々の解説資料を用意． さらに，自作パソコンの情報と困ったときに役立つ情報を紹介． 自作パソコン不完全ガイド 自作
Statistics Hacks
TOPICS Hacks , Database , Math 発行年月日 2007年12月 PRINT LENGTH 292 ISBN 978-4-87311-335-7 原書 Statistics Hacks FORMAT 本書『Statistics Hacks』は、統計（Statistics）の基礎と実生活で活用する方法（Hack）を解説する書籍です。前半では、統計的な考え方になじみのない読者や、再確認したい読者のために、基本的な考え方や統計ハッカーの必須ツールを分かりやすく解説。後半では、良い標本の抽出方法、適切なアンケートの設問内容、テスト結果で自分のランクを正確に知る手法など、統計をビジネスや教育など実生活で活かす方法を解説し、さらに企業の寿命の予測や、医学的な診断結果を正しく理解する方法、スポーツの結果予測、文章解析など、ユニークな応用方法まで紹介します。本書で解説する手法は、
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http://www.kashin.risk.tsukuba.ac.jp/papers/2-1/MIRU2005-Tanigawa.pdf
An introduction to MCMC for machine learning,C. Andrieu, et. al., Machine Learning, vol. 50, pp. 5--43, Jan. - Feb. 2003.
http://darwin.eeb.uconn.edu/mcmc%20%20/mcmc%20%20.html
Amazon.co.jp: パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測: C. M. ビショップ (著), 元田浩 (翻訳), 栗田多喜夫 (翻訳), 樋口知之 (翻訳), 松本裕治 (翻訳), 村田昇 (翻訳): 本
