pdfこれか。 https://t.co/ctcHeXGy73

RT @DaigakuSuugaku: #新型コロナ・Covid19を数学から考える 人ロと伝染病の数理 (応用数理2002,稲葉 寿) https://t.co/y3Q5rLEgKI PDFのp2より 『様々な内部構造をもつ 人口集団の数理モデル (structured p…

RT @RICOS_ltd: 日本計算工学会論文集2020年2020巻1号にて、論文が公開されました。この機械学習モデルはメッシュのトポロジーが変わってもワークし、多様な支配方程式について効率的に学習できる可能性があります。どうぞご覧ください。 https://t.co/p3Z…

RT @upura0: Yahooニュース見出しのCTR予測にNGBoostを使った発表が面白かった。信頼度付きなので、編集者支援の文脈で価値があるとのこと。比較実験でOptuna LightGBM Tunerが出てきて驚いた。 [4M2-GS-5-03] 自然勾配ブースティ…

RT @sasaburo: 離散化は斉藤氏のものを採用しました。この文献にはスキームの数学解析も載っており（こちらがメイン）非常に参考になります。 https://t.co/zihsfGSSsD

RT @upura0: 人工知能学会2020でのYahoo!の発表。NGBoost使って、ニュースのクリック率を予測している。 自然勾配ブースティングを用いたニュース見出しの信頼度付きクリック率予測 https://t.co/Y3y3tvp2n4

良さげな資料見つけた。 有限要素法の基礎と地盤工学への応用 https://t.co/whps7j5Itr

大住 晃「量子力学のシュレーディンガー方程式を確率制御理論から導く—自然理解としての制御理論」 https://t.co/21WHFKIHrU

#新型コロナ・Covid19を数学から考える 人ロと伝染病の数理 (応用数理2002,稲葉 寿) https://t.co/y3Q5rLEgKI PDFのp2より 『様々な内部構造をもつ 人口集団の数理モデル (structured population dynamycs)が 関数解析的手法や 無限次元力学系の観点から 組織的に研究されるようになった』

Lame微分方程式〜楕円関数〜KdV方程式の関係については， 『可積分系と楕円・超楕円関数に対する古典代数解析的研究』 で詳しいです． https://t.co/LyJGSc1Bwh

@termoshtt 最近こういうのがあります https://t.co/vrBJc4O5B3

オープンアクセス / ニューラルネットの関数解析的方法と無限次元零空間 園田 翔 https://t.co/rIjdjm55SE

オープンアクセス / 深層学習の統計理論 鈴木 大慈https://t.co/mtSl73YjIt

日本計算工学会論文集2020年2020巻1号にて、論文が公開されました。この機械学習モデルはメッシュのトポロジーが変わってもワークし、多様な支配方程式について効率的に学習できる可能性があります。どうぞご覧ください。 https://t.co/p3ZIOIqzTp

Yahooニュース見出しのCTR予測にNGBoostを使った発表が面白かった。信頼度付きなので、編集者支援の文脈で価値があるとのこと。比較実験でOptuna LightGBM Tunerが出てきて驚いた。 [4M2-GS-5-03] 自然勾配ブースティングを用いたニュース見出しの信頼度付きクリック率予測 https://t.co/V5DBn2G9R0

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

NFLデータを用いてアメフトのモデル化を試みた発表が面白かった。「3rd downの獲得ヤード数を減らすと全体への影響が大きい」など、諸条件を変えたシミュレーションを考察している。 #spoana [2J4-GS-2-05] 深層強化学習を用いたアメリカンフットボールコーチング戦略の研究 https://t.co/nPX85WJnNU

> 熱伝導方程式の解は半群で与えられ,波動方程式の 解は群 で与 えられ るとい うことは,熱伝導が時間に関 して非可逆的であるのに対して,波動は可逆的である事に対応する なんか適当にググったら出てきたけど、これだよな…(´・ω・｀) https://t.co/mZHXK52avY

離散化は斉藤氏のものを採用しました。この文献にはスキームの数学解析も載っており（こちらがメイン）非常に参考になります。 https://t.co/zihsfGSSsD

人工知能学会2020でのYahoo!の発表。NGBoost使って、ニュースのクリック率を予測している。 自然勾配ブースティングを用いたニュース見出しの信頼度付きクリック率予測 https://t.co/Y3y3tvp2n4

吉田善章『ナヴィエ－ストークス方程式の数理と乱流モデル』から抜き書きしていこうとおもいます。 https://t.co/pWcFmVD4hZ

とりあえずみんなこれでざっくり概要つかんで https://t.co/ErMT9EEAsW

もとになった論文は同著者のこれ 『Kernel-Induced Sampling Theorem』https://t.co/HUXHaDJTOs

『再生核ヒルベルト空間から眺める標本化定理』https://t.co/kegKoxOdzM

Jordan標準形のわかり易い求め方(西岡久美子先生)(↓pdfのページ) https://t.co/X8iOWctryc これおすすめですよ

#統計 添付画像は赤池弘次さんによるKullback-Leibler情報量に関するSanovの定理の簡潔な解説。 https://t.co/Nle5j9of9A より 「Sanovの定理」とか呼ぶと何か難しい結果のように誤解してしまうかもしれないが、実際には多項分布の確率の式にスターリングの公式を代入しただけの結果である。 https://t.co/4AbNKDjPNC