☔️ (@nardtree)

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RT @dichika: 予測モデルの評価指標に関する日本語総説。 定番の指標に加えて、リスク較正(calibration)とかリスク再分類(NRI)、そしてネットベネフィットも説明されててとてもありがたい https://t.co/3WroZJMtkP
これな / 1件のコメント https://t.co/IlXIuePgCD “https://t.co/1pusIAM5K9” (1 user) https://t.co/Hkjm7MrlUa
これな / 1件のコメント https://t.co/IlXIuePgCD “https://t.co/1pusIAM5K9” (1 user) https://t.co/Hkjm7MrlUa
“データは重要だが,それを扱うための背景知識はもっと重要である。” 怪文書かと思って精読していたが、本質度が高かった。 / 1件のコメント https://t.co/F9ZsFvjgGB “世界最遅のコンピューター” (1 user) https://t.co/zHIkXp1Q0w
“データは重要だが,それを扱うための背景知識はもっと重要である。” 怪文書かと思って精読していたが、本質度が高かった。 / 1件のコメント https://t.co/F9ZsFvjgGB “世界最遅のコンピューター” (1 user) https://t.co/zHIkXp1Q0w
https://t.co/3OFG6FTMO7 なるほど、単純にライティングとスピーキングテストがもう国だけじゃしんどいんじゃけどって話か
論文をちゃんと読んでいったら、どうやらメタ分析の結果、どの時点で自殺は自殺を誘発する特徴量としてプラスの重みが付いているみたい… https://t.co/SjcHXzQvbn という事で代償行為のため心身が逆に健康になる仮説は否定されました
RT @nardtree: @ABOFAN こんばんは。 私が参照した限り、有意になる可能性があるがそれは偶然の有意の範囲を出ていないということが多いようだということでした。 この理論は有意検定的にも正しそうで納得感があります。 https://t.co/0mor486uoI
RT @ABOFAN: @nardtree 参考までに、長崎大学(当時)の長島雅裕氏の2012年の科研費成果報告書 https://t.co/IE7nxFbuym に「血液型と性格に関する解析では、過去の研究結果を拡張することができたとともに、21世紀以降のデータでは、安定して…
@ABOFAN こんばんは。 私が参照した限り、有意になる可能性があるがそれは偶然の有意の範囲を出ていないということが多いようだということでした。 この理論は有意検定的にも正しそうで納得感があります。 https://t.co/0mor486uoI
マツケンさん提示資料 / 他4件のコメント https://t.co/LTKi9RQgaA “統計検定を理解せずに使っている人のために III” (49 users) https://t.co/j9WiMIGBbE
マツケンさん提示資料 / 他4件のコメント https://t.co/LTKi9RQgaA “統計検定を理解せずに使っている人のために III” (49 users) https://t.co/j9WiMIGBbE
なかなか重い内容だ…(奨学金というお金が継続することが労働生産性を上げることになってるという) https://t.co/ovRSRNhVT2
下町ボブスレーの過去の広告効果とかの推定とか。。。定性的すぎる / “ja” https://t.co/DjXDpyXno4

48 0 0 0 OA 情報幾何学

RT @tanutarou730: インターネッツを漁っていて,多様体について自分の中で一番雰囲気つかめた資料はこれらでした. 情報幾何と機械学習 赤穂昭太郎: https://t.co/0BJvy006gu 情報幾何学 甘利俊一: https://t.co/Rg7Ydb5t…
RT @shima__shima: .@ai_gakkai の人工知能学会誌に KDD2017 と RecSys2017 の会議報告が掲載され,無料公開されました: https://t.co/KvL5wF5ET6
RT @ceekz: マンガの内容に立ち入った分析のできる知り合い研究者が増えてきたので、この研究を再開させたいな。少し大きめのグランドを書いてみるか。 / 有害図書データベースの試作と有害図書の分析 https://t.co/I82zPHvvQH
なるほど、びっくりするぐらい古典(この前の僕のポエム判別機と同じ)であったか 実運用上だと偽っていたり、形態素解析が難しい領域もあるので、その場合別のアプローチもあるので頑張って欲しい https://t.co/4UgzLDDBxW

お気に入り一覧(最新100件)

予測モデルの評価指標に関する日本語総説。 定番の指標に加えて、リスク較正(calibration)とかリスク再分類(NRI)、そしてネットベネフィットも説明されててとてもありがたい https://t.co/3WroZJMtkP
マンガの内容に立ち入った分析のできる知り合い研究者が増えてきたので、この研究を再開させたいな。少し大きめのグランドを書いてみるか。 / 有害図書データベースの試作と有害図書の分析 https://t.co/I82zPHvvQH
JSAIでも無の感情が注目されてるっぽい。 5 感情(無,喜,驚,怒り,悲)の尤度を出力する https://t.co/bfvi9ROiJH
数学的にきちんとしたモデル選択の話としては 柴田里程氏の昔のこれ https://t.co/n4QYJLwkHl がよくまとまっているのでは(個人的には数学的にきちんとしていることに特に興味はないけど)特異モデルとかは出てこないけど,それはいいでしょう.

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