RTA in Japan Winter 2024 に行ったら頭がリフレッシュできた 会場に着くとでかいスクリーンにTwitchで見る配信画面が映っていて、RTA in JAPANを見に来たんだなという感覚が確かなものになった。 空いている席に座ってゲームを見ていると、当たり前だがとにかく高速でゲームが進んで行く。この日はポケットモンスターピカチュウ …
本編の方はフィデューシャル推測の項まで書いたのでもう良いかなあ、と思って終わりにして、今回から同書の「素晴らしすぎる訳者解説」のメモを書いていきます。 訳者の方は「渋谷政昭・竹内啓」さんなのですが、巻末の訳者解説が本当に素晴らしく完成度が高いのです。「池上彰か!」とツッコミたくなるくらいその解説は分かりやすく明確です。 こんな素晴らしい解説文が絶版により埋もれてしまうのは大きな文化的損失ですので、本来ならば全文引用したいところですが、色々な事情もありますので、フィデューシャル推測に関する部分だけを引用していきます。とはいっても長いので何回かに分けて見ていきます(かなり長丁場のシリーズになるかもしれません)。 同書201pの第3節の部分から引用していきます: 統計的推測の問題をはっきりさせるために、一つの例をあげて説明しよう。 今あるものの長さを測って、75.8cm、75.9cm、75.2c
人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会 (SIG-DMSM) 討論会「データ分析からうまれる、広がる研究と交友の輪」 「データに関わる人たちのすれちがい」神嶌 敏弘 (産業技術総合研究所) 発表資料のダウンロード 手法を作る人の間のすれちがい 機械学習(有用性)統計(妥当性)データベース(効率性)をそれぞれ重視 実用的なデータ解析にはどれも重要な要素なので,あまり一つの要因にはこだわりすぎない 手法を作る人と使う人のすれちがい データ分析のときに何を重視するか? 作る人:分析手法に思い入れがあるので,解析手法が正しく使われ,結果が妥当であることを重視 使う人:データに思い入れがあるので,データから期待した結果がでることを重視 データ分析はデータのモデリング次第で結果が変わる 「あるモデルという見方の下では,こういうことがいえる」ということしか帰納的にはいえない 作る人:そん
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