ベイジアンな相関係数は確率！ by 高橋洋一
そんなわけが無いが、元官僚の高橋洋一氏がそう主張している*1。経済評論家の池田信夫氏の『「相関」というのは、45度線になったときが最も高く、垂直または水平になったときはゼロ（相関なし）』と同じぐらい確率・統計的に問題があると思われる。 まずは相関係数だが、確率では無いものとして定義された数字であって、定義から確率として扱えない。ベイズの主観的確率は、確率として定義してあるものを使うわけで、確立の公理を満たしている。勝手な判断をしていいと言うわけではない。 主観的確率も、少なくとも実用上は、口語で言うような主観ではない。経験ベイズで事前分布を主観的に置くわけだが確率分布しか置けないし、推定されたモデルから解釈できることは、モデルの形に依存する。当てはまりの良さも、検定される。 教科書的なベーシックな話を吹っ飛ばして実データに気ままな解釈を与える所は、高橋洋一氏と池田信夫氏は良く似ている。先日
国勢調査など政府統計データをCSV化してダウンロードできる「統計くん」 政府API活用
個人開発者の矢野さとるさんは6月12日、10日に公開された「次世代統計利用システム」のAPIを活用し、国勢調査などの政府が持つ統計データをCSV形式でダウンロードできるWebサービス「統計くん」を公開した。 次世代統計利用システムは、統計のオープンデータの高度化に向け、統計センターが総務省統計局と協力して提供しているシステム。政府の統計ポータル「e-Stat」でデータベース化されている統計データを、XMLやJSONなどで出力するREST方式のAPIを提供している。 統計くんは同APIを活用し、国勢調査、事業所・企業統計調査、全国物価統計調査、家計消費状況調査などについて、調査結果をWebブラウザ上に表示したり、条件を絞り込んで分類したり、CSV化してダウンロード可能。今後は、グラフ生成やクロス集計機能などの実装を検討している。 関連記事 「PM2.5まとめ」正式公開 現在地のPM2.5濃度
自分が感動した人生、NLP、機械学習に関連したプレゼンテーションとブログ記事 - Topics Related to Computers and NLP
自分の一年と少しという短い研究期間で最も気に入っているプレゼンテーションやブログ記事を何点か挙げる。 全部技術的な発表や記事ではなく、自分の心に深い部分に何かを語りかけたモノを挙げていく。 １．パターン認識と機械学習入門 パターン認識と機械学習入門 タイトルからして「うわ、、数式一杯やだな」と思うかもしれないが、これは人が人生を送るうえでやっていることを、機械学習の世界に絡めたプレゼンテーションである。数式は一切ない。 自分が特に気に入っているのは「みにくいアヒルの子定理」の直観的解説の部分。これは「人は自分の価値基準（＝事前知識orコスト関数と自分は解釈）を用いないと、最適かどうかを判断できなくなる」と自分は解釈している。あなたが人生で何を大切にするのか？を考えないと、現実でも機械学習の世界でも何も判断できないよ、というメッセージが自分の心に刻み込まれた。 2013年6月15日追記： 上
PVが見られないサイトの情報を可視化するサイト『SimilarWeb』 – @attrip
PVが見られないサイトの情報を可視化するサイト『SimilarWeb』の紹介です。 こちらのサイトでは、知らないサイトのPVや流入元などを大雑把ですが、可視化することが可能です。 以前までだったらGoogle Adplannerなどを使っていましたが、このSimilar Webというサイトは、精度が高い気がします。 Alexaは、データがイマイチな気がするので使ってません。 自分のサイトノデータを出してみたのですが、Google アナリティクスのデータに非常に近いデータが表示されました。 http://www.similarweb.com/website/attrip.jp 公式のサイトのTwitterからお礼のつぶやきが来た。 @attrip 感謝 — SimilarWebさん (@SimilarWeb) 2013年6月12日
ニュースリリース ｜ ミズノ株式会社
2022.07.15 「MORELIA NEO III SR4 JAPAN」「MORELIA NEO III β SR4 JAPAN」発売
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
