- RT @ichimiyar : ILCは標準理論を超える物理を発見出来る可能性がある(高いとは言えない)。でも当初は1 TeVだった衝突エネルギー(sqrt(s))が500 GeVになり250 GeVと1/4になってしまいました。 09:50:54
- RT @monamour555 : GitHub 買収で「オラクルでなくて良かった」って意見には概ね同意なのだが。 このネタで誰も話題に上げてこない IBM さん、ちょっと可哀想かなって。 11:31:36
- RT @hankagosa : わいも行きたいが、このWSこそ心理学者の席を奪ったらあかんよな。connpassやatndは便利だけど、勉強会申し込みの早押しは無敵で毎回参加してダベって飲みに来てるだけオジサンをなんとか抑える方策がないと、もったいない気がするわ。都会の勉強会なんてそんなもんすかね。 13:10:11
- 札幌市のアメダス気温、現在は 29.1 ℃…暑いので今年初の、扇風機出動…真夏日は回避してほしい… pic.twitter.com/YVIOfRRI4i 13:16:05
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- RT @rikija : 僕だって現職くるまではloo-lpdやWAICを深く考える機会はなかった。しかし極端にノイジーなデータではモデル選択手法とその結果の違いに注意深くならざるを得ない(そしてその注意は報われる)。CVとは逆に経験ベイズ(特にARD)はある種underfitします。Jeffreysが昔ベイズ仮説検定の欠陥を指摘した通り 13:44:08
- RT @rikija : XGBoost CVの件つづき。cross-validationしてればoverfitしてないと思うのは間違い。CVはoverfitしてるから。詳しく知りたければWAICの導出やloo-lpdの関係などいくつか文献をあたると良い。CVでうまく行くのはCVでhyperparameter overfitしてもそのダメージが少ないような「簡単なデータ」だからなの 13:44:12
- RT @rikija : その意味で、cross validation によるモデル選択, evidence maximisation によるモデル選択, WAICやloo-lpdによるモデル選択そして model averaging の特性の違いを理論面と実データの双方からよく理解しておくことは有益。最初の仮説がデタラメであるかどの説明変数もあまり信頼できない場合は特に 13:44:58
- library(loo) 2.0 が，すでに２ヶ月前に公開されていた… twitter.com/avehtari/statu… 13:55:01
- RT @mayan1969 : カトリックとプロテスタントの見分け方 pic.twitter.com/1W0VfglsNW 15:27:10
- 生態学会大会さーば上の web サイト置き場づくり…なる簡単な作業に，ちょっと時間をとられてしまった．来年３月の神戸大会から，大会 web サイトは国際文献社 www.bunken.co.jp にまるなげするとのことで，本日はその「土地造成」みたいなことをやっていました…同社に担当者にメイル送信… 17:57:06
- RT @1738310 : 7月に『ファジィ時系列解析』（渡辺則生 著）、8月には『計算代数統計』（青木 敏 著）を発行する予定です。引き続き「統計学One Point」 www.kyoritsu-pub.co.jp/series/204/ を、よろしくお願いいたします。 twitter.com/kyoritsu_pub/s… 21:34:30