ぎょーむ日誌 2007-07-26

2007 年 07 月 26 日 (木)

• 0630 起床． カオティック生活周期． 涼しい． しかしよく眠れなかった． 朝飯． コーヒー． 洗濯． 0910 自宅発． 曇． 0925 研究室着．
• データ解析こんさるメイル． R の lmer() random effects のいれかたについて (example(lmer) に 登場する)
  • (Days | Subject)
  • (0 + Days | Subject)
  はどうちがうのか? という質問． FAQ かもしれないと思ったので Lmer 雑 に回答かいてみる．
• 書いてからまちがいに気づいた． ぎょーむ日誌の 2007-01-09 にちゃんと正解が書いてあるじゃないか …… 要約してみると， 前者は (1 + Days | Subject) あり， しかも両者の random effects の「事前分布」が独立な正規分布ではなく， 相関のある正規分布つまり多変量正規分布 (この場合は二変量正規分布) ということだ． Lmer 雑 を修正． ranef() で random efects をチェックせよ， と．
• 石狩浜エゾアカヤマアリ体表面炭化水素データのニューラルネット解析， ここまでの経過を VikiWiki 上にまとめる．
• ひととーり書けたので昼飯．
• 上の補足説明用として， 計算生態学 内の library(nnet) 説明 をいくらか書いてみる．
• …… といったアリ計算関連まとめペイジなんかを作りましたよ， とエゾアカヤマアリ関係者に連絡するメイルかき．
• ばてたのでお茶部屋でひと休み …… と思ったらお茶部屋の流しがまたツマっていたので， 復旧作業． まあ， いい気分転換にはなりました． 時刻はすでに 1630．
• 昨日の計算， コマかいところをいろいろと変更してやりなおしてみる． おもなところとしては，
  • テキが多い環境で学習させると， neural network 収束計算に失敗することがちょくちょくある; 収束しなかった場合をチェック (とゆーか training 用データは完ペキに判別できるところまで 過学習させる)
  • nnet() では「テキかどうか」を答えさせるようにしてみる (昨日のは「ミカタかどうか」を答えさせていた)
  で， 実データを食わせたときの敵性識別はこうなった． 昨日よりちょっとばらつきが減ったぐらいか …… つまりほとんど変わってないわけで， それで無問題なんだが．

• Neural network 結線加重図の見たメはちょっと変わる． ふーむ， にゅうらるねっと触覚は 「仲間ならばありえない炭化水素ピーク」 を拾いあつめてきて 「テキだ! テキだ!」 ぱるすを発しているのかしらん ……?

• 1850 研究室発． ちょい雨． 1900 帰宅． 隣の北 12 生協に買いもの． 近ごろのまいぶーむは北海道産ミディトマト 10-12 個 298 円． 甘くておいしい． 晩飯の準備． うんどう． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 10 × 3 回． スクワット 100 回．
  • ラジオ体操． ストレッチ．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0710): 米麦 0.7 合． 卵炒飯． ネギ・ブナシメジの味噌汁．
  • 昼 (1320): 研究室お茶部屋． 米麦 0.7 合． キャベツ・ニンジン・タマネギ・バジルのサラダ．
  • 晩 (2130): 米麦 0.7 合． ブナシメジの味噌汁． コマツナのゴマあえ． トマト． アブラコの煮つけ． アブラコとは? …… と思って調べてみると アイナメ のことだった (関西ではアブラメ)．