oanusのブックマーク / 2014年5月15日

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2014年5月15日のブックマーク (3件)

アメリカポスドクの歩き方 - FC2 BLOG パスワード認証
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oanus 2014/05/15
論文を生成するAI vs. AIによる論文生成を見破るAI，もしくはAIと判断されたかわいそうな人間の物語を期待しております

AI
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「データサイエンティスト・ブーム」後の企業におけるデータ分析者像を探る
2. 一応、自己紹介を… 尾崎隆 (Takashi J. OZAKI, Ph.D.)  “J”に深い意味はありません  学者だった頃に同業界にT. Ozakiさんがいたので  と思ってJをつけたら、別業界にT. J. Ozakiさんが… 2014/5/13 2 4. 一応、自己紹介を… こういうキャリアをたどっております  1997～2001年東京大学工学部計数工学科（※情報工学系）  2001～2006年東京大学大学院新領域創成科学研究科修士＆博士課程（脳科学）  2006～2011年理化学研究所脳科学総合研究センター研究員（脳科学）  2011～2012年東京大学教養学部特任研究員（心理学）  2012年4月慶應義塾大学医学部特任助教（産学連携） ※30代のうちにバイオ系分野のポスドク問題を乗り切ることは事実上不可能と判断して、キャリアチェ
oanus 2014/05/15
data_mining
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対数変換と一般化線形モデル - DTAL（旧RCEAL）留学記録
免責事項以下は私がここ一ヶ月強ほどで学習した内容ですので、誤っている可能性があります。誤りを発見された方はご指摘を頂けると嬉しいです。主旨 Rで以下の二者は同一のモデルを構築すると思っていたのが、間違っていましたという話です。 1. lm(log(y) ~ x) 2. glm(y ~ x, family = gaussian(link = log)) 背景必要があり、指数関数（）あるいは冪関数（）に従う二変量（xとy）をRでモデル化する方法について調べていました。私のこれまでの理解は、以前は変数変換を施すことにより誤差を正規分布に近づけ、それに最小二乗法に基づく線形モデルを当てはめていたのが、近年では一般化線形モデルを用いることにより正規分布以外の誤差も扱えるようになり、そちらを使うことが多い、というものでした。つまり一般化線形モデルが変数変換に取って代わったと思っていました。しか
oanus 2014/05/15
statistics

logarithm
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