RT @matsui_kota: これと鈴木先生の汎化解析の解説論文（https://t.co/dR4QpqB7hL）はいろんなところでおすすめしている

RT @umaruyama: LASSOの正則化パラメータの選択には SURE（Stein's Unbiased Risk Estimate）から導出されるAICを使いましょう，という二宮さんからのメッセージ。 数値例やAICの導出もあって分かりやすい。 https://t.c…

RT @Yobinori: 応用物理学会の機関紙で受けたインタビューでの発言の一部(の要約？)が競歩金メダリスト級のスピードで一人歩きしてしまっているのでコメントします 僕から言えることは『お願いなのでまずは元記事を読んでください』です！ それだけで多くの誤解が解けると思い…

RT @rei_nari: この7月から週2回ほど元ボスにラボに来てもらっているが、その際に講義の内容などについて話すことが多い。その際、元ボスから聞いた「果物はなぜ冷やすと甘いか」という話がとても面白い。こちらの総説の解説が分かりやすい。このネタ、2年生向け生化学の講義に取り…

RT @Ohkubo2021: かなり重要な情報が詰まっているので因果推論界隈は必読です。 二宮(2022)"傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準"https://t.co/ZdIAF82irY

RT @yamken_twi: 「室伏広治，科研費を取る」というパワーワード >申請者は、現役時代に腰や股関節などの負傷による困難を打開するため、「ハンマロビクスエクササイズ」を考案し, 負傷部位への過度な負担なくトレーニングの継続が可能となり、38歳でオリンピック銅メダルを…

RT @miyata_makoto: 「運動能の系統樹―生命の系統樹における運動システム進化についての提案―」を生物物理学会の邦文誌で発表しました．いろんな方に楽しんでいただけると思います．英語論文の日本語紹介ビデオもあります． https://t.co/gPs3Xw0z7N…

RT @ballforest: Generative Adversarial Networksの基礎と応用 https://t.co/yxpZddToJJ

RT @ykamit: 「生態学における AIC の誤用ーAIC は正しいモデルを選ぶためのものではないので正しいモデルを選ばない」 https://t.co/7T7ESJJrbB 神経科学でも同様の誤用を見かけます

RT @hayashiyus: 「エントロピーを基本的な概念として採用することにより，これまでの統計学上の概念的混乱の多くが消滅すると同時に，歴史的に最も著しい統計学上の貢献が常にエントロピーに直接関係する形でなされてきていることが明らかになる。」赤池弘次 https://t.…

@kusege_tawashy CCMは「時系列解析」としても「因果推論」としても異端というか主流ではない方法論ですので、解説は少ないですね。本については知らないです。日本語の解説ですと、ご存知かもしれませんが、生体学会誌のこれ（https://t.co/8dcWpOOOMV）くらいでしょうか

ベイズ的最適化の入門がすごくわかりやすかった。次は参照されてた論文を読むもう。 https://t.co/RjIYONBaYS

RT @hamukazu: なるほど、ダンスの難しさを数値化して評価が可能なんですね。 / CiNii 論文 -  Perfumeのダンスはなぜ難しいのか?-多変量ヒルベルトーファン変換によるモーション解析 http://t.co/gLIiOPzoat

RT @tweeting_drtaka: じゃあ科学記者の書く科学記事とは、どういうものなのかな？と改めて思い、ググってみたら、興味深い論文を見つけました。「一般紙に掲載された科学記事の日米比較」読売新聞の科学部次長が、日本の科学記事はレベルが低いのでは？と自ら調べた論考。 h…

RT @KURENAI_update: 遺伝的多様性の新しい影響を発見：わずかな性質の違いが生態系を変化させる可能性http://t.co/CqkM4bF5pi 山道真人 白眉センター特定助教らの論文の著者稿を京都大学学術情報リポジトリKURENAIで公開しましたhttp://…

RT @ibaibabaibai: facebookの友人がホントに逆を探してきたwww http://t.co/IrzP4Jpp CiNii 論文 - 高校野球指導における丸刈りが選手の心理および打撃成績に及ぼす影響

RT @Perfect_Insider: チューリングパターンの理論の簡単な説明はここの図でhttp://t.co/W0NxoMxB　きちんとやるならパターン形成の解説記事http://t.co/CqntrZcx　おまけでチューリングの原論文http://t.co/wr8 ...

RT @kenmetrics: 南風原先生の1991年教心小講演「有意性検定からの脱却は可能か」要旨。http://t.co/6mWtiPMg 20年以上前とはとても思えない。今年の発表要旨と言われても通用する内容。逆に言うと、当時からこれだけ検定への過度な依存の弊害が指 ...

ハイゼンベルクの不確定性原理の破れについて( http://t.co/taizqbE3 )と、小澤の不等式の解説( http://t.co/NKOGjOib )

ハイゼンベルクの不確定性原理の破れについて( http://t.co/taizqbE3 )と、小澤の不等式の解説( http://t.co/NKOGjOib )

#情報処理学会 『情報処理』で執筆の機会をいただき、グラフニューラルネットワークを用いた予測により材料の原子レベルシミュレーションを超高速化する技術について2pで平易に解説しました。材料xAIの最先端と思います。ぜひご高覧いただけますと幸いです https://t.co/FeeoHgaFeO

これと鈴木先生の汎化解析の解説論文（https://t.co/dR4QpqB7hL）はいろんなところでおすすめしている https://t.co/c3YAp4ptjk

LASSOの正則化パラメータの選択には SURE（Stein's Unbiased Risk Estimate）から導出されるAICを使いましょう，という二宮さんからのメッセージ。 数値例やAICの導出もあって分かりやすい。 https://t.co/HlRa27ZSgR

@mirucaaura コメントありがとうございます！ GPとRKHSの対応に関しては、例えば鈴木先生の解説論文：https://t.co/18P25RlLjH を参照しました。これの10ページに『GPのサンプルパスは対応するRKHSの元よりも「粗い」関数になる』とあるので、後者の仮定の方が関数に強い滑らかさを想定している可能性はありますね

かなり重要な情報が詰まっているので因果推論界隈は必読です。 二宮(2022)"傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準"https://t.co/ZdIAF82irY

「複数の表現型を用いた人類遺伝統計学の大規模情報解析」の執筆の機会をいただき、 #DNADay21 の週末に出版となりました。GWAS, polygenic risk score, 高次元データセットでの penalized regression (Lasso など) にご興味があればぜひご覧ください:https://t.co/EuUsGa4Lsd https://t.co/hZAk4zbSRi

生物物理学会誌 「表現型システムの生物物理」 https://t.co/A8MDduTpHY 生物の複雑な形態がもつ普遍的な原理をどのように目指すべきか？ ・多要素構造 ・表現型の要素とは？ ・要素間ネットワーク ・要素群の進化組立順序 蝶の擬態（枯葉、岩、地衣類など）を題材にしています。 表紙にもなりました。 https://t.co/zpLEj98MLD

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

Generative Adversarial Networksの基礎と応用 https://t.co/yxpZddToJJ

すずき先生の記事（応用数理, 2018）。全４回に渡って解説されるらしい。本記事は初回にあたる。/ チュートリアル 機械学習の概要 https://t.co/ALqNJ1pMJw

多様体仮説を知らなかったので追加の資料が必 「Deep Neural Networksの力学的・幾何学的解析」 https://t.co/Id7SRpr3Lm "The Manifold Tangent Classifier" https://t.co/lWpKkvTqQ2 https://t.co/MCu4AUzxD6