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留学斡旋会社タクトピア (@taktopia) 創業者で『英語ネイティブ脳みそのつくりかた』の著者、グローバル教育革命家 白川寧々 @Ning_squared さんに「エセ学者」と言われました。 - こにしき（言葉・日本社会・教育）
著書に『英語ネイティブ脳みそのつくりかた』をお持ちで、留学斡旋会社タクトピア創業者で、グローバル教育革命家*1の白川寧々さんに「エセ学者」と言われました。 私が、ヤフーニュース個人の記事で、留学会社EFの英語力ランキングがいい加減なデマだと指摘したところ、同じ留学斡旋業者としてよほど気に食わなかったのか、こいつの方こそエセ学者とばかりに誹謗中傷されました。 それが以下のFBのポスト。 https://www.facebook.com/soutarou.isowa/posts/2670284469694720 たしかに、『英語ネイティブ脳みそのつくりかた』の著者でグローバル教育革命家の白川寧々さんは私のことを指してエセ学者と言っています。 しかも「この人は有名なエセ学者なのよ」とのことなので、私のエセ度合いは結構広く知られているようですね！ 心外です。こう見えても、私はわりと真面目に研究して
［評価関数］平均二乗パーセント誤差の平方根（RMSPE：Root Mean Squared Percentage Error）とは？
［評価関数］平均二乗パーセント誤差の平方根（RMSPE：Root Mean Squared Percentage Error）とは？：AI・機械学習の用語辞典 用語「平均二乗パーセント誤差の平方根」について説明。評価関数の一つで、各データに対して「予測値と正解値との差を、正解値で割った値（＝パーセント誤差）」の二乗値を計算し、その総和をデータ数で割った値（＝平均値）に対する平方根の値を表す。 連載目次 用語解説「RMSPE」 機械学習における平均二乗パーセント誤差の平方根（RMSPE：Root Mean Squared Percentage Error）とは、名前の通り、平均二乗パーセント誤差（MSPE、後述）の平方根 √（ルート：Root）の値を出力する関数である。（図1）。 平均二乗パーセント誤差（MSPE）とは、各データに対して「予測値と正解値との差を、正解値で割った値（＝パーセント
［評価関数］相対絶対誤差（RAE：Relative Absolute Error）／相対二乗誤差（RSE：Relative Squared Error）とは？
［評価関数］相対絶対誤差（RAE：Relative Absolute Error）／相対二乗誤差（RSE：Relative Squared Error）とは？：AI・機械学習の用語辞典 用語「相対絶対誤差」「相対二乗誤差」について説明。相対絶対誤差は、平均絶対誤差を平均絶対偏差（＝データの広がり具合）で割ることでスケールを調整（＝相対化）した評価値を表す。相対二乗誤差は、平均二乗誤差を分散（＝データの広がり具合）で割ることでスケールを調整（＝相対化）した評価値を表す。 連載目次 用語解説 統計学／機械学習における相対絶対誤差（RAE：Relative Absolute Error）とは、平均絶対誤差（MAE）を平均絶対偏差（MAD）（＝データ／観測値の広がり具合、厳密には「平均値」からのバラツキ具合）で割ることで、スケール（単位）を調整（＝正規化）した評価値、またはそれを出力する関数である
［損失関数／評価関数］平均二乗誤差（MSE：Mean Squared Error）／RMSE（MSEの平方根）とは？
連載目次 用語解説「MSE」 統計学／機械学習における平均二乗誤差（MSE：Mean Squared Error）とは、各データに対して「予測値と正解値の差（＝誤差）」の二乗値を計算し、その総和をデータ数で割った値（＝平均値）を出力する関数である。（図1）。なお誤差は、「予測値－正解値」ではなく「正解値－予測値」でもよい。 上記の式から1/nを外すと（＝総和だけで平均しない場合）、「二乗したL2ノルム（ユークリッド距離）」（＝平方根√しないL2ノルム）の式と同じになる。二乗したL2ノルムや、それに1/2を掛けたものは、L2損失（L2 Loss）とも呼ばれる。 用途 MSEは、最も一般的な損失関数として使われるだけでなく、主に回帰問題における出力層の評価関数としても用いられる。いずれの関数から出力される値も、0に近いほどより良い。 MSEや後述するRMSEは、誤差を二乗する。そのため、誤差が
残差平方和（RSS：Residual Sum of Squares）／［損失関数］二乗和誤差（SSE：Sum of Squared Error）とは？
残差平方和（RSS：Residual Sum of Squares）／［損失関数］二乗和誤差（SSE：Sum of Squared Error）とは？：AI・機械学習の用語辞典 用語「残差平方和」「二乗和誤差」について説明。残差平方和は、線形回帰の最小二乗法で用いられる関数の一つで、各データに対して「観測値と予測値の差（＝残差）」の平方値を計算し、それを総和した値を表す。二乗和誤差は、損失関数の一つで、各データに対して「予測値と正解値の差（＝誤差）」の二乗値を計算し、それを総和した値、もしくはさらにそれを2で割った値を表す。 連載目次 用語解説 統計学／機械学習における残差平方和（RSS：Residual Sum of Squares、二乗和残差）とは、各データに対して「観測値と予測値の差（＝残差：residual）」の平方（＝二乗）値を計算し、それを総和した値を出力する関数である。なお残
うーぼん on Twitter: "「フェミニズム版ソーカル事件(英:Sokal Squared/Grievance studies affair)」の公式ビデオ、かなり前に日本語字幕をつけておいたのだが、字幕承認までしばらく時間がかかっていたのですっかり忘れていた… https://t.co/X95ly4AaCA"
「フェミニズム版ソーカル事件(英:Sokal Squared/Grievance studies affair)」の公式ビデオ、かなり前に日本語字幕をつけておいたのだが、字幕承認までしばらく時間がかかっていたのですっかり忘れていた… https://t.co/X95ly4AaCA
［損失関数／評価関数］平均二乗対数誤差（MSLE：Mean Squared Logarithmic Error）／RMSLE（MSLEの平方根）とは？
連載目次 用語解説「MSLE」 機械学習における平均二乗対数誤差（MSLE：Mean Squared Logarithmic Error）とは、各データに対して「予測値の対数と正解値の対数との差（＝対数誤差）」の二乗値を計算し、その総和をデータ数で割った値（＝平均値）を出力する関数である。（図1）。なお対数誤差は、「予測値の対数－正解値の対数」ではなく「正解値の対数－予測値の対数」でもよい。 数式では、log(1＋ŷi)やlog(1＋yi)という形で「＋1」していることに注意してほしい。もし「＋1」せずにlog(ŷi)やlog(yi)にした場合、ŷiやyiの値が0だと、その自然対数（eを底とする対数）を計算する式は「log(0)＝マイナス無限大」となってしまい、数値が計算できなくなる。これを回避するためにわざと「＋1」しているのである（図2）。 また「＋1」することの利点として、lo
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