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本記事は 株式会社リブセンス アドベントカレンダー 2022 の 6 日目の記事です。 はじめに 本記事では人になにかを説明する際に個人的に意識していることをご紹介します。どんなことに気をつければ理解してもらいやすいのか、というのは、データエンジニアと数学講師の 2 つの経験を通して考え続けてきたことです。 私は現在データエンジニアとして、社内で利用されるデータ基盤の管理をしています。Web サービスのログを加工したり、レコメンドデータを作ったり、社内向け Web アプリケーションの運用なども行っています。データの利用者から、データやデータ基盤にまつわる依頼や質問を日常的にいただいています。 エンジニアになる前は受験生に数学を教えるようなこともやっていました。大学生時代のアルバイトで塾講師をしていたこともあります。やっていたのは基本的に個別指導で、生徒の疑問に答える形で授業を進めるスタイル
プレーヤーがいないチーム C も一覧に表示されているのがポイントです。 以上の設定が、「結合先のプレーヤーテーブルにおいて論理削除されていないという条件をつけたいけど、チームのレコードは全部欲しい」という状況になっているのがお分かりいただけるでしょうか。 どうクエリメソッドを書けばよいか? まずパッと思いつくもの 例えばこんなのはどうでしょうかね。 Team.eager_load(:players).where(players: {deleted: false}) すると以下のようなSQLが発行されます。 SELECT "teams"."id" AS t0_r0, "teams"."name" AS t0_r1, "teams"."created_at" AS t0_r2, "teams"."updated_at" AS t0_r3, "players"."id" AS t1_r0, "p
はじめに ベイズ推論において事後分布が解析的に計算できない場面というのは往々にして存在します。その際のひとつの解決策がサンプリングです。 事後分布に従うサンプルを得ることで、事後分布について分かったことにしようということです。 今回はマルコフ連鎖モンテカルロ法と呼ばれる大きなアルゴリズム群の中でも汎用的な、メトロポリス・ヘイスティングス法について解説します。 文章中ではめんどいので MH 法と書くことにします。 概要 まずは記号の設定です。 π(x)\pi(x)π(x): 知りたい分布の確率密度関数。正規化係数のみ計算できない。 π∗(x)\pi_*(x)π∗(x): π(x)\pi(x)π(x) の正規化係数を除いた部分。 ベイズ推論においては事後分布の正規化係数のみ分からないという場面はよく出てきます。したがってMH法をベイズ推論において使う場合、正規化係数以外は計算できるという条件
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