古典統計学・ベイズ統計・統計モデリングの関係について - Tarotanのブログ
2019年1月4日 9:30頃 追記 同ブログ記事に対して黒木さんからTwitterにて以下のようなご指摘をいただきました（ごく一部のツイートだけを抜粋）． #統計 もう一度書くと、 * 予測分布の予測性能の比較→AIC, WAIC, LOOCVなど * モデルによるサンプル生成の確率分布がサンプルの真の分布にどれだけ近いかを比較→自由エネルギー, BIC, WBICなど — 黒木玄 Gen Kuroki (@genkuroki) January 3, 2019 ありがとうございます． ご指摘通り，このブログ記事では（最近の統計モデリングにおける特徴のひとつとして）予測性能の評価のほうしか取り上げておらず，特にAICしか触れていません． 特異モデルでも妥当であると言われているWAICへの言及ができなかったのは，私がまったく理解していないだけからです．ニューラルネットワークやベイズモデルなど
2018年のアウトプットまとめ - t-wadaのブログ
2018年は公私ともに忙しい年でした。このエントリを書いている時点でもう年が明けてしまいましたが、1年のふりかえりとして、またある種のポートフォリオとして、1年間のアウトプットをまとめたいと思います。 手元のスケジュールを確認したところ、講演/ワークショップを53回、インタビュー/対談/Podcast出演を5回、社内読書会ゲスト参加を3回、執筆、増刷作業を6回、主要OSSプロダクトのリリースを3回行っていました（小さなモジュールはカウント外）。これらが2018年のアウトプットです。 新作登壇（6回） 私は再演が多い講演者で、登壇依頼のほとんどは既存の講演/ワークショップの再演です。それでも2018年に新しいテーマの講演をいくつか行いましたので、それら「新作」がアウトプットの筆頭となるのではないかと思います。 技術選定の審美眼（2月15日） 2月15日に「技術の進化の歴史は振り子ではなく螺旋
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