- RT @Anthunter1212 : @Anthunter1212 ちなみに，このアリが動かすロボットのプロジェクトは，アカデミストでクラウドファンディングを募っています．私も，アリの軌跡をデザインしたTシャツ欲しさに一口乗ってます．アリ好きの方は是非，Webサイトを覗いてみてください． 06:01:44
- RT @ibaibabaibai : ベイズで構造選択，モデル選択がダメってわけではなくて，自然言語処理におけるディリクレ過程事前分布の成功（たとえばベタ書きの未知言語からの単語の自動検出）とかはもちろん肯定的な例です．ただ，ディリクレ過程に絶対的な根拠があるというより計算に便利で良い答が出るということではないかと． 10:00:59
- これはすごい！ggplot2 で Middle Earth (指輪物語の中つ国）の地図生成…github に中つ国の shapefile があるので，それを利用したとのこと．まにあ…ってすごいですね… twitter.com/juliasilge/sta… 10:05:37
- RT @ibaibabaibai : 機械学習などでメジャーなのは（赤池以来の）「予測」ですが，これはなかなか定式化が難しい面もある．いまの機械学習のテキストではベイズと予測が混じってるのが主流かと思うのですが，微妙に繋がり悪い感じに気づかれた方もいるかも．赤池先生も後年は階層ベイズと予測でよく似た感じ． 10:09:40
- RT @ibaibabaibai : これが機械学習で一番基本になるvariance-bias dilemmaという問題です．これを明確に指摘した（ほぼ）最初の人が赤池先生だったわけです． 10:10:14
- RT @ibaibabaibai : 一般にパラメータの事前分布が幅広いほど，ランダムに生成したときにデータにあったパラメータが生成される確率が低くなり，高次元（パラメータ多）ほどその影響が大なので低次元（パラメータ少）のモデルが選ばれがち（リンドレーの逆説） ベイズ因子でモデル選択は危ないといわれる理由です． 10:10:40
- RT @MayumiPod : 林産試験場コロポックル。楽しい施設なのだが、条件がすごい。冬でも暖房なしでも耐えられる人のみ使いなさい。 www.fpri.hro.or.jp/sugata/koropok… pic.twitter.com/tIOQ3BNkub 11:00:42
- 札幌市，気温 10℃ぐらい．かなりさむい… 13:38:35
- お，いつのまにか NHK ラジオストリーミング「らじる★らじる」の地域選択に，「札幌」が入っていますよ… www3.nhk.or.jp/netradio/cts/8… pic.twitter.com/78PQaazn8F 14:01:07
-
- RT @berobero11 : "「データ解析のための統計モデリング入門」第11章メモ - もうカツ丼はいいよな" rion778.hatenablog.com/entry/2016/10/… 14:16:28
- RT @f_nisihara : 統計解析ソフトRにおけるグラフ作成用ライブラリ ggplot2 で作った複数のグラフを格子状に並べて1枚にするには、gridExtra ライブラリの grid.arrange という函数が使えますよ、という話をブログに書きました。 id.fnshr.info/2016/10/10/gri… 14:51:51