今起きている革命、「因果革命」とは - Qiita
みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。Google Trendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた他、最後にもまとめたため、本記事を読む価値がありそうかの判断には先にそちらを読んでもらってもいいかもしれません。しかしながら、因果革命ないし統計的因果推論は学ぶ価値のある分野です。本記事を読まなくても下記に挙げた書籍を未読の方はぜひ一読してみてください。Qiitaでも因果推論についての記事はいくつもあります。しかし、私が感動した点を明示化した記事は見当たらなかったため本記事を投稿しました。 この記
輸送問題を近似的に行列計算で解く（機械学習への応用つき） - 私と理論
輸送問題と呼ばれる問題があります． この問題は，普通は線形計画法やフローのアルゴリズムを使って解かれます． この記事では，この輸送問題を近似的に行列計算で解くアルゴリズム（エントロピー正則化 + Sinkhorn-Knopp アルゴリズム）を紹介します． 輸送問題とは アルゴリズム 得られる解の例 なぜこれで解けるのか？ 競プロの問題を解いてみる 機械学習界隈における流行 まとめ 輸送問題とは 輸送問題とは以下のような問題です． 件の工場と 件の店舗からなる，ある商品の流通圏があるとする． 各工場には 個の在庫がある.． 各店舗では 個の需要がある． 在庫の総和と需要の総和は等しいとする （すなわち ）． 工場 から店舗 に商品を一つ運ぶためには の輸送コストがかかる． 各工場 から各店舗 への輸送量 を適切に決めて，各店舗の需要を満たしつつ輸送コストの総和を最小化せよ． 輸送問題は最適化
ノーフリーランチ定理（No Free Lunch theorem）とは？
連載目次 用語解説 機械学習におけるノーフリーランチ定理（No Free Lunch theorem：「無料のランチはない」定理）とは、あらゆる問題を効率よく解けるような“万能”の「教師ありの機械学習モデル」や「探索／最適化のアルゴリズム」などは存在しない（理論上、実現不可能）、ということを主張する定理である。 教師ありの機械学習モデルに対するノーフリーランチ定理は、数学者のDavid H. Wolpert氏が1996年の論文の中で提示した。また、探索／最適化のアルゴリズムに対するノーフリーランチ定理は、David H. Wolpert氏とWilliam G. Macready氏が1997年の論文で提示している（※特にこちらの論文が有名）。2000年前後には多くの研究者が、この他にもさまざまな形でノーフリーランチ定理を証明／実証している（参考：「No Free Lunch Theorems
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