インド科学研究所の科学者らが、高エネルギー粒子の振る舞いを研究している最中に、偶然「円周率(π)」の新しい表現方法を発見したことを報告しました。 Phys. Rev. Lett. 132, 221601 (2024) - Field Theory Expansions of String Theory Amplitudes https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.132.221601 Indian Institute of Science https://iisc.ac.in/events/iisc-physicists-find-a-new-way-to-represent-pi/ 円周率の新しい公式を発見したのは、インド科学研究所高エネルギー物理学センターのAninda Sinha氏(左)とArnab Saha

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【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に、Rの本は参考程度にしています（本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます！） こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん

当サイト【スタビジ】の本記事では、尖度と歪度について解説してきます。尖度とは「分布が正規分布からどれだけ尖っているか表す指標」、歪度は「分布が正規分布からどれだけ歪んでいるか表す指標」と定義されています。歪度と尖度を求めることで、データの分布がどのような形状になっているかある程度分かるようになります。今回は歪度と尖度の定義と目安について解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ 今回は歪度と尖度について解説していきます！ 歪度は「分布が正規分布からどれだけ歪んでいるか表す指標」、尖度は「分布が正規分布からどれだけ尖っているか表す指標」と定義されています。 歪度と尖度を求めることで，データの分布が正規分布に近いものであるか確認することができ，分布の形もある程度推測することが可能になります。

この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "シンプソンのパラドックス" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2012年10月） 母集団全体では負の相関があるにもかかわらず、各層では正の相関があるといった逆転現象が起こり得る。 シンプソンのパラドックス（英: Simpson's paradox）もしくはユール＝シンプソン効果（英: Yule–Simpson effect）は1951年にイギリスの統計学者エドワード・H・シンプソン（英語版）によって記述された統計学的なパラドックスである[1]。母集団での相関と、母集団を分割した集団での相関は、異なっている場合があるという逆説。

最近、「AIを理解したくて代数幾何の教科書を勉強しているんですよ」という人によく会う。 五年前くらい前に、note株式会社の加藤社長も「社内で代数幾何学の勉強会を開いてるんですよ」と言っていた。僕はその都度「それは全く遠回りどころか明後日の方向に向かってますよ」と言うのだがなかなか聞き入れてもらえない。 確かに、AI、特にディープラーニングに出てくる用語には、ベクトルやテンソルなど、代数幾何学で使う言葉が多い。が、敢えて言おう。 代数幾何学とAIはほとんど全く全然何も関係していないと。 なぜこのような不幸な誤解が生まれてしまうかの説明は後回しにして、意地悪をしても仕方ないので、AIを理解するために最低限知っておかなければならない用語を5つだけ紹介する。 テンソル(スカラー、ベクトル、行列など)おそらく、「テンソル」という言葉が人々を全ての混乱に向かわせている。 Wikipediaの説明は忘

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統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手

「meaning of meaning」 でMidjourneyにて生成目次： (0) 最尤推定・パラメーター推定 (1) 深層学習とKL情報量について (2) スクリプト意味論について (3) チョムスキー階層と複雑性クラスについて (4) ヴィトゲンシュタイン前期後期による言語哲学の分類について (5) 自然言語が原始言語と呼ばれるまで ※数式が面倒な人は(1)の途中の”中国語の部屋”の部分から読んでください。 GPT-3 Chatはチューリングテストをクリアしているとも言える会話のクオリティを幅広いトピックで行うことができます。これには驚きを隠せません。今後GPT-3以上の自然言語処理ができるために、あるいはこれからの方向を理解するためには何を基準に考えればいいでしょうか？この議論は自然言語処理、統計、言語哲学、オートマトンの基礎的知識のみに基づいて話をしていきます。 結論としてはC

あの伝説のルービックキューブをさらにわかりやすくしました https://t.co/5RkvwPOkGN