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かばやん (
@kabayan256
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ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析
RT @bebebeBayes: 中妻先生の『ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析』がオープンアクセスなの知らなかったな。物理本は凄まじい価格で出回っているのでありがたい限り。https://t.co/2xbdrDW6tH
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マーケティング・サイエンスにおける個票データの課題と Marketing Mix Modeling の「再発見」
マーケティング・サイエンスにおける個票データの課題と Marketing Mix Modeling の「再発見」 https://t.co/naH0oq5oVV
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教科「情報」の履修状況および情報リテラシに関する新入生アンケートの結果について
RT @tetsutalow: まさに怪談。2003年に始まったので2006年の京大新入生にアンケートを取ったら衝撃の結果が出たので思わず論文化したのがこれ。 https://t.co/ISWjQTrXG7 高校の時に(当時の選択必履修である)情報A,B,Cどれを選択しましたか…
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単語感情極性対応表
RT @yasshi_dayooon: 超有名な極性辞書 https://t.co/frEyvbchWT https://t.co/wwpCwtkMF0 #memdata
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大規模言語モデルとヒューリスティクスに基づくreadme生成
(共著だけど) 人工知能学会の優秀賞が届いた~
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ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析
中妻先生の『ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析』がオープンアクセスなの知らなかったな。物理本は凄まじい価格で出回っているのでありがたい限り。https://t.co/2xbdrDW6tH
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難関大に進学する女子はなぜ少ないのか ――難関高校出身者に焦点をあてたジェンダーによる進路分化のメカニズム――
伊佐夏実さんの論文「難関大に進学する女子はなぜ少ないのか」、面白い。難関高校の女子たちは ・男子に比べ自尊感情低め ・浪人回避しがち でもそれ以上に ・偏差値の高さより「資格が取れる」=働き続けられる職種に就く学部選択を重視 ゆえに難関校に行かない傾向があるhttps://t.co/Lf3x18iW5D
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教科「情報」の履修状況および情報リテラシに関する新入生アンケートの結果について
まさに怪談。2003年に始まったので2006年の京大新入生にアンケートを取ったら衝撃の結果が出たので思わず論文化したのがこれ。 https://t.co/ISWjQTrXG7 高校の時に(当時の選択必履修である)情報A,B,Cどれを選択しましたか?って聞いたら「どれでもない」「そもそも情報やってない」が多数。 https://t.co/cK21XICncn https://t.co/nYFjWAibpt
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ARKitを用いた地下埋設物のAR可視化システムの構築と重畳の高精度化の検討
地下埋蔵物をAR表示すると浮いてるように見えちゃうのはどうしたものかと悩んでいたのだが、なるほど開口部つけて表面部分の透明度を徐々に変えていけばいいのか https://t.co/E4yczcM43h https://t.co/LY4LeC4kxt
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単語感情極性対応表
超有名な極性辞書 https://t.co/frEyvbchWT https://t.co/wwpCwtkMF0 #memdata
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決定木アンサンブルにおける出現頻度比に基づく変数重要度
これ単純だけど面白いアイディアだった。決定木アンサンブル系の手法の変数重要度の計算方法の提案。決定木群を単体の予測性能で2分し、性能が良い/悪い群で使われている度合いから変数の重要度を測る。 [4Rin1-26] 決定木アンサンブルにおける出現頻度比に基づく変数重要度 https://t.co/ArIpKdDJSH
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ほとんどすべての機械学習はA/Bテストである
ほとんどすべての機械学習はA/Bテストである、面白かった 予測結果から閾値に近い部分を見る(回帰不連続デザイン)とほぼABテストに近い状況でアルゴリズム改善につながる要素が見つけやすいという理解で納得した #JSAI2020 https://t.co/5q37s5C1j2
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IoT機器の時系列データ処理への取り組み
「IoT機器の時系列データ処理への取り組み」 https://t.co/0cM7oT1rfw #mlpp #mlloft
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恋愛関係崩壊後の関係についての個人別態度構造分析
CiNii 論文 - 恋愛関係崩壊後の関係についての個人別態度構造分析 https://t.co/cKlzwQxFct #CiNii
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