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Ibuki Hoshina
Ibuki Hoshina (
@ibu_hoshina
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投稿一覧(最新100件)
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セミナー1 統計的仮説検定を考える ―統計的有意の背後にあるもの―
この話、この本とか理解の参考になるかも: https://t.co/Cl4W1o9I69 あと、ここでも少し触れてる。 https://t.co/4eDjvaqwOa https://t.co/YgQKBb742f
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ストップウォッチを用いた50 m 走タイム手動計測における系統誤差・偶然誤差の定量
RT @h_okumura: 統計誤差と系統誤差の違いを説明するのにわかりやすい例を教えてもらった: ストップウォッチを用いた50 m走タイム手動計測における系統誤差・偶然誤差の定量 https://t.co/etg5kdqUh3 50m走タイム手動計測の系統誤差は-0.27秒…
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スパース正準判別分析に基づく万葉短歌の作者の分類とその特徴付け
他にも例えば万葉集内の短歌の作者の特徴を捉える、的な研究もある。 (これもまさに「データ化された資料」でアタックできた例。) https://t.co/iaH4JeRda0 https://t.co/85nQX5ti6F
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超曲面上に特異性を持つ関数推定における深層ニューラルネットワークの優位性
RT @imalab_org: 日本統計学会誌の小川研究奨励賞特別寄稿論文が公開されました。 https://t.co/B6RXvy3CG7
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縮小推定と優調和性
RT @umaruyama: 理研の松田さんによる応用数理のレビュー論文「縮小推定と優調和性」。 草稿を楽しく読ませてもらったのでJ-Stageでの公開を心待ちにしていました! 松田さんのBiometrika論文で定義された行列優調和性の説明もあります。 https://t.c…
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納得の概念分析 ─ 国内文献レビュー ─
解析学の講義への学生コメントで「手も足も出ない」というものがあり、証明問題のレポートを確認したらちゃんと解けてはいた。 つまり、講義内容を理解しているのかどうかの納得感を得られていないのだと思う。 というわけで次回の講義では以下の論文を紹介することにする。 https://t.co/C3ThCMka61
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スパースモデリングと天文学(<特集>スパースモデリング: 情報処理の新しい流れ)
RT @hirosehideo: ブラックホールがスパースモデリングによって見えるようになった原理が書かれている。非常にわかりやすい。(池田思朗, 本間希樹, 植村誠、スパースモデリングと天文学、応用数理、25、15-19、2015) https://t.co/atcY7Qx…
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ストップウォッチを用いた50 m 走タイム手動計測における系統誤差・偶然誤差の定量
統計誤差と系統誤差の違いを説明するのにわかりやすい例を教えてもらった: ストップウォッチを用いた50 m走タイム手動計測における系統誤差・偶然誤差の定量 https://t.co/etg5kdqUh3 50m走タイム手動計測の系統誤差は-0.27秒もあるんだ
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Bernstein-von Mises定理の歴史について
「こうした知見はベイジアンと頻度論のどちらか片方を考えるだけでは分からない部分であり、BvM定理を通してベイジアンと頻度論の相互の可能性をより深く理解できる可能性がある。」 https://t.co/Xr1iX74sdg
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超曲面上に特異性を持つ関数推定における深層ニューラルネットワークの優位性
日本統計学会誌の小川研究奨励賞特別寄稿論文が公開されました。 https://t.co/B6RXvy3CG7
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縮小推定と優調和性
理研の松田さんによる応用数理のレビュー論文「縮小推定と優調和性」。 草稿を楽しく読ませてもらったのでJ-Stageでの公開を心待ちにしていました! 松田さんのBiometrika論文で定義された行列優調和性の説明もあります。 https://t.co/heYl60PZkj https://t.co/fHzj0UQV8B
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構造出力の逆問題のためのベイズ的能動学習
発表時間キツキツになってしまった(すいません)。聴講された方で何かご質問があればこちらにもどうぞ [2J1-GS-2-01] 構造出力の逆問題のためのベイズ的能動学習 https://t.co/VmZ5pcYVAG
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Level Set Estimationを用いた太陽電池用シリコンのレッドゾーンの効率的推定
明後日からのJSAIで学生氏との共同研究の発表があります。ガウス過程レベルセット推定という方法で材料の低品質領域を高速推定するという内容です(3月の応用物理学会での発表+αの内容)。ご興味のある方はなにとぞ〜 https://t.co/0KjxgDESO8
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