ぎょーむ日誌 2014-06-(11-20)

2014 年 06 月 11 日 (水)

• ひさびさの「5 時おきぼーい」におこされる …… おんぶうろうろ 25 分で寝た．
• こちらは眠れないので， 朝飯・とらめし・弁当の準備． かんたん朝飯．
• 背筋をけっこうやられているかんじで， 毎日湿布のお世話になっております．
• とら坊がおきてきたので， とらめし． コーヒー． 0750 自宅発． 0800 保育所着． 0850 研究室着．
• 雨．
• とりあえず， 締切のあるあれこれや， さっさと返信しなければならぬあれこれ， ぢりぢりとかたづけていく ……
• 昼飯．
• ぢりぢり．
• うーむ
• 1710 研究室発． あいかわらず雨． 買いもの． 1750 帰宅． とらと， いつものように道路交通状況の観察 …… 「ばす，いないねー」 「あと 2 分でバスくるよ」 「おーい，ばすー」 「あ， バスきたきた」 「ばすー」 「バスー」 「ばいばい，ばすー」 …… 晩飯．
• [今日の運動]
  • とらちゃんえくささいず．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0630): にぎり飯 (小)．
  • 昼 (1200): 研究室． 米 0.7 合． ミニトマト．
  • 晩 (1900): 米 0.7 合．

2014 年 06 月 12 日 (木)

• 0600 起床． 朝飯・とらめし・弁当の準備． ささっと朝飯． とら坊がおきてきたので， とらめし． コーヒー． 0810 自宅発． 0820 保育所着． 0850 研究室着．
• どうも Twitter にかまけてしまった ……
  • RT @monotropastrum : 『BDA 12.4 “Hamiltonian Monte Carlo”のメモ』Taglibro de H｜ ito-hi.blog.so-net.ne.jp/2014-06-12   09:42:58
  • RT @datasci_blogs : 【 ＠DataSci 】 stanで階層ベイズ（空間構造を入れる）: せっかくstanをやるなら階層ベイズやろうぜってことで，サンプルコードを公開します． モデル式は最近みどりぼんで大人気のポアソン回帰に空間構造を入れたもの... bit.ly/1lbUmq5   10:25:28
  • RT @datasci_blogs : 【餡子付゛録】 [R言語]C言語を使ったRの拡張でライフゲームを作ってみる: わざわざC言語で書くほどのものではなく、単に行列の受渡しを確認しただけですが、Rの中で使えるライフゲームを作ってみたので公開します。 以下のソ... bit.ly/1pHcSHD   10:25:35
  • みなさん，Conway のライフゲイム (CLG) お好きなようで…CRAN にいくつか CLG pacakge があり，たとえば library(simecol) で example(conway) とか．R による簡単な一実装例は bmscblog.wordpress.com/2013/05/17/mod…   10:50:12
  • RT @ibaibabaibai : 樺島さんが符号とかはじめる前、まだＬＡＳＳＯとか流行ってない頃だったと思うが、重回帰にＬ２罰金の汎化をレプリカで計算したのをやってたのでＬ１の場合をやってみるように勧めた。   11:02:05
  • RT @ibaibabaibai : するとびっくり、期待対数尤度の値は「ゼロにならず残っているパラメータ数」を使って出したＡＩＣの値そのもの。   11:02:36
  • RT @ibaibabaibai : これを当たり前というなかれ。重回帰で変数選択を総当たり的に計算して最小ＡＩＣを取ったら、期待対数尤度はＡＩＣにはならない。多重性があるから（複数のカイ２乗分布の最小値になるから）　モデルの数が多すぎる（次数があがると「指数的に増える」）ときにはＡＩＣはいかんのですね。   11:03:01
  • RT @ibaibabaibai : で、今日聞いた話だと、Efronが2004年とかの論文で線形モデルについて同様の結果を導いてＣＡＩＣと称したとのこと。　やっぱり本当だったのね。   11:04:10
  • RT @ibaibabaibai : 前にも書いたけど、モデルの数が次数に対して指数爆発する場合のモデル選択については、ブートストラップを使って補正項を出す話が北川先生の「情報量規準」（朝倉）のＥＩＣのところに、ネスト？した交差検証みたいなのの解説が丹後先生の「統計モデリング入門」のどっかにあります。   11:06:07
  • RT @ibaibabaibai : ＳＴＡＮなどのハミルトニアンモンテカルロは　１）勢いをつけてランダムウォークを抑制　２）局所的にアフィン・インバリアント（Riemannian adaptation ）、の双方の面があるが、本来これらは別系統のアイディアで、２）からすれば１）は実現の手段。   11:06:44
  • RT @ibaibabaibai : ２）は最急降下法とニュートン法の違いみたいなものだが、a) ＭＣＭＣは最適化でないのでステップ数が進んでも局所的にならない b) シンプレクティックになるようにするのに技巧がいる（らしい） c) 高次元では計算量が増えるので元々重いＭＣＭＣではつらい　などの問題点がありそう。   11:07:02
  • "多重性があるから（複数のカイ２乗分布の最小値になるから）モデルの数が多すぎる（次数があがると「指数的に増える」）ときにはＡＩＣはいかんのですね" とゆー @ibaibabaibai さんのご指摘みて，「あ!」とおどろいた……少しは理解が進んだのかもしれない……いまさらながら……   11:21:08
  • すみません……多数の説明変数のせいで生成される莫大な個数の「可能な統計モデル」全部をAICで比較するのは，感覚的にもマズそう＆数値実験で示せるとわかっていたのですが…今回のご指摘を読むまで，その理由を簡潔に説明できませんでした…われながら，なんともはや… @ibaibabaibai   11:42:43
  • RT @ibaibabaibai : 「複数のカイ２乗分布の最小値の分布」ってのは北川「情報量規準」（２１世紀に出たほう）の片隅に１行出てる言い方だが、印象的かも。   12:03:54
  • これって log normal じゃなくて log linear ですなあ……いつものことながら，いまさら気づいた．うーむ，アタマがおかしくなっている……   13:12:00
  • アタマおかしいといえば…今朝，保育所でとら坊の着替え出して収納しようとしたら， 自分のパンツが山ほどでてきたので「もうダメだ!」と絶望した …さいわいにも，とら着替えもちゃんと持ってきていたのだけど…育児ばてとは，ときとしてPTSDのごとき様相にまで亢進してしまうものなのだろうか…?   13:18:19
  • RT @ibaibabaibai : 「モデル選択という行為自体がモデル選択におけるバイアスの原因になる」っていうのは一寸難解。でもモデルたちをハイパーモデル？に埋め込んで、モデルを決めるビット（離散ラベル）をパラメータと思えば、そのフィットが期待対数尤度のバイアス（および汎化能力の低下）をもたらすのは不思議じゃない   13:40:28
  • "モデルを決めるビット（離散ラベル）をパラメータと思えば"……なるほど! こういう発想が自分のアタマから，まったく出てこない……と，これまた，いまさら気づく今日このごろ．   13:51:11
  • @ibaibabaibai まー，いずれにせよ，何かべつものであるにせよ，海馬とやらが萎縮しつつあるような気分にひたる今日このごろです……   14:12:55
  • RT @jnchito : QiitaにVim記事第2弾を投稿しました。Vimに関しては僕に教えられることはもう何もない・・・。/脱初心者を目指すなら知っておきたい便利なVimコマンド20選 (Vimmerレベル診断付き) qiita.com/jnchito/items/…   14:24:57
  • RT @jnchito : 自分は絶対プラグインなんかに頼らないぞ！！なんていう、つまらない意地は張らない方がいいですよ！あ、そんなこと考えてたのは僕だけか。/脱初心者を目指すVimmerにオススメしたいVimプラグインや.vimrcの設定 qiita.com/jnchito/items/…   14:25:31
  • RT @riet911 : PHD Movieが無料で見れる！未見の方（特に院生経験ある人！）はぜひー　RT @phdcomics has a Kickstarter campaign to fund a sequel to The PHD Movie kck.st/1nKsuML   15:14:27
• 1720 研究室発． 保育所でとら回収． 1750 帰宅． とらめし・晩飯の準備． とらめし．
• とらねかしつけ．
• 晩飯．
• [今日の運動]
  • とらちゃんえくささいず．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0630): にぎり飯 (小)．
  • 昼 (1200): 研究室． 米 0.7 合． 鶏肉． ミニトマト．
  • 晩 (2100): 米 0.7 合． 豆腐の味噌汁． 大丸地下のおそうざい．

2014 年 06 月 13 日 (金)

• 今朝もとら坊におこされて …… あれ? もう 6 時か!
• てけてけとキッチンにむけて歩くとらをおっかけて， たべてもらいつつ， リアルタイムでとらめし作成 …… 朝飯・弁当の準備． 朝飯． コーヒー． 0750 自宅発． 今日も雨 …… 北海道にも梅雨がくるようになったのかな? 0800 保育所着． 0840 研究室着．
• 統計モデリング入門 の割引販売でとらぶる? …… いや， たいしたことなかったようで．
• 査読論文原稿よみがなかなかすすまない ……
• 昼飯．
• 査読論文原稿よみがなかなかすすまない ……
• 1725 研究室発． 雨． 保育所でとら回収． 1750 帰宅． とらめしの準備． とらめし． いそいで， 晩飯の準備 …… とらめしが終わる前に晩飯まにあった ……
• 背筋が痛い日がつづいております …… しかし， 湿布かぶれがひどくなってきたので， 貼るのはやめとくか．
• [今日の運動]
  • とらちゃんえくささいず．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0650): 米 0.5 合． 豆腐の味噌汁．
  • 昼 (1200): サッポロカフェのパスタランチ．
  • 晩 (1900): 米 0.7 合． ピーマン・トマト・鶏肉の炒めもの．

2014 年 06 月 14 日 (土)

• 0440 とらなき， おんぶうろうろ …… 15 分ほどで寝た．
• 0620 起床． 朝飯・とらめしの準備． すぐにとら坊がおきてきたので， とらめし． 朝飯． コーヒー．
• ちょっと査読ぎょーむが遅れているので， 研究室にいって解読作業のつづき ……
• 査読な原稿よみ， ぢりぢり ……
• 一日かけて， よーやく暗号が解読できた．
• 1720 研究室発． 買いもの， あれこれ． 1800 帰宅． 晩飯．
• [今日の運動]
  • とらちゃんえくささいず．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0630): モンクールのパン．
  • 昼 (1200): 研究室． 北大生協サンドイッチ．
  • 晩 (1900): 米 0.7 合． 野菜スープ． タマネギ・豚バラ肉の炒めもの．

2014 年 06 月 15 日 (日)

• 0620 起床． 朝飯・とらめしの準備． ささっと朝飯． すぐにとら坊がおきてきたので， とらめし． 朝飯． コーヒー．
• とら坊だっこしてミニ大通公園マルシェに行ってみる． フキ味噌など買う．

[マルシェ会場]

今年度から Raw Life (新しく移転してきたコーヒー店) で開催されることに．

[ワールドカップシフト?]

マルシェからの帰り， 近所の評判のパティスリーのはり紙に気づいた …… うーむ， 本日 10 時からワールドカップの日本初戦があるんだけど， その影響なのではなかろーか? ……

• 12 時前， とら坊を近くのクリニックに連れていく …… お， (土曜日と比較して) 日曜日のほうが混んでいる? 水ぼうそうの予防接種， これは公的な補助が出ないので (今年 10 月以降は出るとか?)， 7000 円を支払う．
• 昼飯・とらめしの準備． 昼飯．

[双子ミニトマト]

一つの花茎で二つの花が咲いたのかな?

• とら昼寝 …… こちらもぐったり．
• 西松屋 で買いもの． 明日から保育所では， 紙おむつではなく布パンツ着用となるので． 構造上， なぜか男児用より女児用のほうがよいのでそちらを購入するようにと指示されているので， とらはこれからしばらくのあいだ女の子パンツをはくことになる．
• 帰宅して買ったものの整理．

[とら服]

なぜか甚平とテンガロンハットをかぶっているとら ……

• 晩飯・とらめしの準備． 晩飯．
• 夜もあれこれと体力消耗．
• [今日の運動]
  • とらちゃんえくささいず．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0700): 「どんぐり」の角食． チーズ．
  • 昼 (1320): ネギ・カマボコ・卵うどん．
  • 晩 (1920): 米 0.7 合． 豆腐の味噌汁． ブリのソテー，醤油キャラメルソース? コマツナ・生ハムのバルサミコ・オリーヴオイルあえ．

2014 年 06 月 16 日 (月)

• 0600 起床． 朝飯・とらめし・弁当の準備． ささっと朝飯． とら坊がおきてきたので， とらめし．
• 今日からとらオムツはずし (を保育所から指示されている) …… 本人もすでにやる気まんまんで， 自分から「ぱんつはかせろ」と要求．
• 朝飯． コーヒー． 洗濯もの干し． 0830 自宅発． 0840 保育所着． あひる組は「ぱんつ祭り」状態． 0910 研究室着．
• うーむ， 土日ばて ……
• 査読報告かき， ぢりぢり ……
• 1700 研究室発． 買いもの． 保育所でとら回収． 1750 帰宅． とらめし・晩飯の準備． とらめし・晩飯．
• そろそろ食べ終わるかなー …… というあたりで， とらがいきなり「ちゃー」 …… しまった， パンツ着用のままだった．
• とら風呂．
• ぱんつばて
• [今日の運動]
  • とらちゃんえくささいず．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0630): にぎり飯 (小)．
  • 昼 (1200): 研究室． 米 0.7 合． ミニトマト．
  • 晩 (1900): 米 0.7 合 …… とらにふりまわされて， あまり食べられなかった ……

2014 年 06 月 17 日 (火)

• 4 時ぐらいになると， 一度おきてしまう生活習慣， つづいております ……
• 0550 起床． 朝飯・とらめしの準備． とら坊がおきてきたので， とらめし． コーヒー． 0820 自宅発． 0820 保育所着． とら着替えも持ってくるの忘れたので (あまりにも頻発するので， 最近はこの程度の失敗には， とくに感銘を受けなくなってしまったが)， いったん帰宅． また保育所． 0910 研究室着．
• 研究室セミナーの予習．
• 研究室セミナー， 今日は Doddy さんで樹木の葉寿命やシュート動態の論文の紹介 …… うーむ， この長田さん 2014 年の論文， 「樹高の効果だけ」「明るさの効果だけ」 をそれぞれ共分散分析・分散分析でやっておられますな． しかも各樹種は完全独立， と．
• 査読報告かきのつづき．
• 昼飯．
• 苦しい査読報告かきをさっさと終わらせたいのだが …… 甲山さんがやってきて， データ解析こんさるというか， まあそういう内容の雑談． あいかわらず三次モーメント統計量とか， 成長速度×死亡速度 (これらはそれぞれ別の統計モデルで推定されたもの) を説明変数としてつかう回帰とか …… 午前の論文もあれですが， 生態学における統計学的手法には長い時間と大量の忍耐が必要とされているようです．
• 査読報告かき， なんとか終わらせる …… まあ， よくがんばったな， と自分の努力をみとめてやりたい ……

  ひさしぶりに査読報告を書き上げて提出，へとへと…ここ一年以上「育児ばて」と称して査読から逃げていたんだけど，今回は様子みるために引き受けてみた．ものすごくダメな統計モデリング論文だったので欠点の指摘は簡単だった…でも，それを整理整頓して書くところでばてばてになってしまいましたよ．

  — 久保拓弥 (@KuboBook) 2014, 6月 17

• 1810 研究室発． 来週土曜日の保育所バザーの委員会．
• 1940 ごろ帰宅． 晩飯．
• [今日の運動]
  • とらちゃんえくささいず．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0630): にぎり飯 (小)．
  • 昼 (1200): 研究室． 米 0.7 合． サバ缶． ミニトマト．
  • 晩 (1950): 米 0.7 合． 豆腐の味噌汁． あれ? 何たべたっけ?

2014 年 06 月 18 日 (水)

• 3 時ごろ， いっぺんおきた．
• 0600 起床． 朝飯・とらめしの準備． とら坊がおきてきたので， とらめし． コーヒー． 0810 自宅発． 0820 保育所着． 0850 研究室着．
• 意味不明に長い時間をくいつぶしてしまった査読論文よみ & 報告かきのためにあとまわしにされたあれこれのあとしまつ ……
• 昼飯．
• あとしまつ， つづく …… まあ， Gmail の inbox に残置するメイル数を 1 に削減できた!
• 1720 研究室発． 買いもの． 今日も保育所でちょっとバザー関連のあれこれ． とら回収． 途中， 札幌市の動物園のホッキョクグマをプリントしたバス (下の画像はリンク先サイトのものを借用) を見つけたとらがものすごく興奮して， 帰宅するまで「クマさんバス! クマさんバス!」 と連呼していた ……

• 1810 帰宅． 晩飯．
• とらを寝かしつけてから， バス好きとらのために， バスを作ってみた．

[ぺいぱーくらふと]

バスの型紙はこちら でダウンロードできるんだけど， 幼稚園バスは前方上部の曲面が難しく， あまり上手に作れなかった ……

• [今日の運動]
  • とらちゃんえくささいず．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0630): にぎり飯 (小)．
  • 昼 (1200): 研究室． 米 0.7 合． イワシの缶詰．
  • 晩 (1900): 米 0.7 合． 豆腐の味噌汁． 鶏肉のグリル． カブ・ホウレンソウのサラダ．

2014 年 06 月 19 日 (木)

• 一度おきて， 0600 起床． 朝飯・とらめし・弁当の準備． とら坊がおきてきた …… お， ペイパークラフトのバスが気にいったようだね． 当方が予測してたより， 速い速度で「ぼろぼろ」にされているよーな気もするけれど ……
• とらめし． 朝飯． コーヒー． 0810 自宅発． 0820 保育所着． 0850 研究室着．
• ぢりぢり ……
• 昼飯たべながら， 統数研の 「教員有志による大学院勧誘＆研究紹介」 みてなごんだ ……
• 午後もぐだぐだ …… なぜか生成 (generative)・識別 (discriminate) モデルな勉強もすることに ……
• 「生成モデルと識別モデル」って以前からなんじゃらほい，予測可能性のこと? などと疑問だったんだけど， ibisforest.org/index.php?%E7%… ここで説明されてるベイズ統計モデルをみて，「あ，なるほど」とゆー気分になりました．予測とはとくに何も関係なさそう……   13:53:06
• RT @hillbig : 質問であった生成モデルと識別モデルの比較については以下の論文などが参考になるかと思います。 www.cs.berkeley.edu/~jordan/papers… cs.stanford.edu/~pliang/papers… #pfiseminar   13:55:45
• RT @hillbig : 実施の現象とモデルが一致していれば、生成モデルの方がリスクは少なくなり、モデルが不一致であれば、識別モデルの方がリスクが少なくなります。全ての現象が説明できてモデルが分かるのであれば生成モデル、分からないのであれば識別モデルでしょうか#pfiseminar   13:55:48
• すると伊庭さんからこのようなコメントをいただいたので ……
• RT @ibaibabaibai : 予測には関係ないというけど、久保さんの好きなシミュレーションには関係あるよね 割と自立してシミュレーションできるのが生成モデル   16:23:52
• ちょっと勉強してみた ……
• 「割と自立してシミュレーションできるのが生成モデル」という @ibaibabaibai さんのご指摘から，識別モデルとのちがいを考えなおしてみる…   17:00:52
• スジがよくないかもしれないけど，Wikipedia の生成モデル en.wikipedia.org/wiki/Generativ… と識別モデル en.wikipedia.org/wiki/Discrimin… にあげられている例をみながら，両者のちがいを考えてみようかな…   17:03:52
• ibisforest.org/index.php?%E7%… をみたときに，「あ，識別モデルってlogistic回帰のたぐいか」と思ったわけだが，この統計モデルの場合，パラメーターの値を全て与えても，識別のための変数 (GLM 的には説明変数) の分布は決まらない．これが識別モデルの特徴かな?   17:09:35
• en.wikipedia.org/wiki/Discrimin… にあげられている他の例，線形判別 (軸を決めてるだけ) ，SVM，直線回帰，ニューラルネット…いずれも特徴付けのデータ (説明変数など) の分布がどうなるかは決めていない．   17:13:28
• 一方，生成モデル en.wikipedia.org/wiki/Generativ… の例としてあげられている混合分布モデル・隠れマルコフモデルなどは統計モデルのパラメーターの値を決めれば，「クラス分けの参考につかうデータ」を生成することができる…といった理解，いちおうこれで矛盾はないはずだけど．   17:18:00
• もちろん，ゐきぺでぃあにしろ PRML にしろ，このあたりは同時確率分布・条件付き確率分布といったコトバできちんと説明されていますが，久保的な例示説明をこころみてみました．しかし Wikipedia は簡潔でいいですね……厳密じゃないかもしれないけれど．   17:23:08
• さて，これから徒歩にて保育所へ急行……   17:23:49
• 1720 研究室発． 買いもの． 保育所でとら回収． 1750 帰宅． 晩飯．
• 生成または識別モデルについて，
  • RT @ibaibabaibai : @KuboBook これとか ベイズ統計の流行の背後にあるもの ci.nii.ac.jp/naid/110004851…   20:54:57
  翌日になってこの文献ダウンロードしたけど (CiNii PDF なので大学に支払ってもらうため)， たしかに， 上記の私の説明よりきちんとしてるだけでなく， よりわかりやすいものでした．
• 神島さんからも おもしろい議論を紹介していただきました． 上記の伊庭さん論文を読むと， 内容がよりわかりやすくなります．
  • RT @shima__shima : . @KuboBook @hillbig Minkaさんのレポートがきっかけで起こった濃ゆい論争 ishiilab.jp/member/oba/bay…   20:56:56
• [今日の運動]
  • とらちゃんえくささいず．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0630): にぎり飯 (小)．
  • 昼 (1200): 研究室． 米 0.7 合． ミニトマト．
  • 晩 (1900): 米 0.7 合． 豆腐の味噌汁． 野菜・豚肉の炒めもの．

2014 年 06 月 20 日 (金)

• 0600 起床． 朝飯・とらめし・弁当の準備． 朝飯． 今朝のとら坊はねぼうだな ……
• 0720 ごろ， とら坊がおきてきたので， とらめし． コーヒー． 0820 自宅発． 0830 保育所着． またバザーな用件 …… 0850 研究室着．
• 雨谷君とデータ解析相談． われながらひどいハナシなのだが， これは 今年 1/28 にすでにあれこれ相談したんだけど， そのあと私が 5ヶ月ほど「ちんぼつ」していたので， 何も進んでいなかったので …… さあ， これからどうしましょう， というハナシ．
• まあ， ぼちぼちと進捗させるしかない．
• だめだ …… 2012 年 12 月以降， 文献・紙資料の整理がなにもできていない …… !!!
• ぢりぢりと復活したいです ……
• 昼飯．
• ぢりぢりと復活できない ……
• 今日の生成モデルと識別モデル．
  • またぐだぐだしたけれど生成モデルと識別モデルのちがいは識別できるようになった木曜日 - ぎょーむ日誌更新 hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/log/2014… #KuboLog   14:10:34
  • 生成モデルと識別モデルについては伊庭さん (2006) 「ベイズ統計の流行の背後にあるもの」……これ，いいですよ! CiNii PDF ダウンロードできるヒトでないとアクセスむずかしいですが……   14:13:29
  • で，読んだあとに， @shima__shima さんから教えていただいた乱戦を楽しむ，と． ishiilab.jp/member/oba/bay…   14:14:55
  • @ibaibabaibai 「より生成的」という比較を思いつきませんでした……生成モデルといっても，何でも生成できるわけではないですね．   14:55:42
  • RT @ibaibabaibai : @KuboBook 違いというか、あくまで、 ふたつを比べてより生成的というような相対的なモノでは   14:56:13
  • RT @ibaibabaibai : @KuboBook 識別モデルだってデータの属性の一部は生成できる 分野によって様子がちがうのでその意味でも比較対象を明示した文脈で使うほうが誤解の余地が少ない   15:01:30
  • うーむ，ゐきぺでぃあの生成モデル en.wikipedia.org/wiki/Generativ… と識別モデル en.wikipedia.org/wiki/Discrimin… にあげられたモデル群を「クラスわけ」する発想はスジがわるかった…比較可能なふたつの統計モデルで「より生成的」かどうか，ぐらいの見方ですかね．   15:11:38
  • @TJO_datasci うーむ，生成モデルはたしかにすべての変数・パラメーターの同時分布として指定されますけれど，識別モデルと同様にクラスわけ問題用の統計モデルなので，観測データ (入力) が与えられれば，出力として各データ点が各クラスに所属する事後確率も評価できるはずですが…   15:47:24
• 1720 研究室発． 買いもの． 1800 帰宅． 晩飯．
• とら洗濯もの …… ただいま脱おむつ訓練期間ということで， 保育所ででた洗濯もの (すでに保育所でざっと洗ってもらっているのですが)， ことごとくアンモニア刺激臭が ……
• [今日の運動]
  • とらちゃんえくささいず．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0630): にぎり飯 (小)．
  • 昼 (1200): 研究室． 米 0.7 合． ミニトマト．
  • 晩 (1900): 米 0.7 合． 豆腐の味噌汁． 野菜・豚肉の炒めもの．