- RT @afpbbcom : 中国共産党が、ドイツ人の社会主義思想家・経済学者のカール・マルクスを主人公に抜擢したアニメシリーズで若い世代の支持を獲得… www.afpbb.com/articles/-/321… 08:29:56
- The ggforce awakens (again) www.data-imaginist.com/2019/the-ggfor… pic.twitter.com/9xOkPpyv5c 08:35:41
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- RT @PopSci : #ThursdayThoughts You discover a new species of beetle. What do you name it? twitter.com/PopSci/status/… 08:44:52
- RT @ibaibabaibai : ガウス過程による確率密度推定っていうのがこういうのなら統計数理研究所では30年以上前にやっています 経験ベイズ法、離散化して二階差分平滑化、ラプラス近似 www.ism.ac.jp/editsec/aism/p… 10:35:51
- TensorFlow Probabilityでガウシアンプロセス回帰の最尤推定を実行してみる - HELLO CYBERNETICS www.hellocybernetics.tech/entry/2018/11/… 11:12:50
- StatModeling さんの丁寧な記事「ガウス過程シリーズ 1 」概要 (2015) statmodeling.hatenablog.com/entry/gaussian… 勉強になりました！すばらしいですね．さてさて…Stan は成長したらしく，この例題の "<-" 演算子 ＆ "ifelse()" が不推奨 (BUGSっぽく三項演算子にする) などに注意… stan-ja.github.io/gh-pages-html/ pic.twitter.com/CDpNlcIiTr 13:47:46
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- RT @hankagosa : う・・・ガウス過程のStanコード、今はもっと洗練されたやつを使っているのでブログも更新しないと・・・ 14:56:33
- RT @umaruyama : Annals of Statisticsに論文がアクセプトされた．博士に進学を決めたときから，許容性に関してAnnalsに載るような良い結果を出したいと思い続けていたので嬉しい． arxiv.org/abs/1710.02794 19:27:22
- RT @shigepong : 「ガウス過程と機械学習」の構成。ヘリコプターに乗ってGPの本質だけ最短距離で理解（0章）したのち、線形回帰からGPまで陸路を歩いて身につけ（1,2,3章）、確率的生成モデリングの立場から見た概観（4, 5章で）を別ルートから得て、諸々の応用・発展も見て回る（6,7章） pic.twitter.com/c0WYBIZJPS 20:34:32
- Wikipedia "Density Estimation" en.wikipedia.org/wiki/Density_e… pic.twitter.com/MLZuYfAba7 20:45:39
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- また，いまさらながらですが（←こればっかり…) ノンパラメトリックなカーネル密度平滑化の R package は library(np) cran.r-project.org/web/packages/n… pic.twitter.com/ZGTFdRdNXb 21:00:34
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- RT @umaruyama : 改訂版はarxivに置いたのとはかなり違っていて本文27ページ，Supplementary Materialが49ページとずいぶん長くなってしまった．一度Brownさんに会って説明したいと思っていたが，結果が出たころには入退院を繰り返されていて，昨年冬に亡くなられた．残念． 21:05:10