RT @TJO_datasci: 今年の人工知能学会に博報堂DYさんが出していたMMMの解説ペーパーが良いまとめになっていて当事者としても大いに参考になりました。特に内生性と因果推論（バイアス補正）の話題は現在進行形で各所とも取り組んでおり、重要だなと https://t.co…

RT @hsntdo: この内容が日本語で読めるのありがたい https://t.co/iwlHIjR3UA

RT @owruby: ハイパパラメータ最適化手法のサーベイ論文 https://t.co/HiGoztFje0

RT @hayashiyus: 1. 物理学者でない人にとって平衡統計力学とは https://t.co/y4vBTmTP64 2. ベイズ事後分布の相転移について https://t.co/tt9p1DZoCm 3. ベイズ学習における必要最低サンプル数の推定 https:/…

RT @kohske: p値の扱いは難しいけど、これには目を通しておくべきだと思う。 https://t.co/lVyPZmpjxY "科学的知識を深める研究はいくつ もの段階からなっており，統計的検定は，その中の一つに適用される方法にすぎない."

RT @shima__shima: 推薦システムに関する国際会議 RecSys2018 の会議報告をAI学会誌に執筆しました． https://t.co/ZCRPsHlNun 無料ダウンロード可能です．ご関心のある方はご覧下さい．

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.…

RT @hayashiyus: 最適輸送問題を変分原理で決定される確率力学の問題とみなす．こういう見方ができると Wasserstein 計量に手触り感がでてくるので有難い．三上敏夫先生の講演資料． 確率最適輸送問題 https://t.co/0GDgdsLyzj 確率力学…

RT @hayashiyus: 学習モデルが真の分布を含まない場合，パラメータの推定値は，サンプルの増加に応じて，ある特異点の近傍から他の特異点の近傍へとジャンプしていく，とのことなので，これを数値実験で確認してみたい．理論（数学）⇔ 数値実験（現象の観測）の往復ができて楽しい…

RT @yutakashino: 日本のカップルの年齢と第１子を授かるまでの受胎待ち時間 https://t.co/colagXGoz6 コックス比例ハザード回帰で受胎確率比(FR)を年齢階級別に推定．「24-26歳の女性と比較して，27歳以上の女性は有意に低いFRを示した」．…

RT @tmaehara: 「巡回サラリーマン」も https://t.co/ctkYwPuFF7 https://t.co/K0blLukGPm などで見つかるのよねえ．

RT @yutakashino: 日本語単語ベクトルの構築とその評価 https://t.co/FSuOcvNZ02 日本語はword2vecもGloVeもそれほど分散表現として性能が出ない可能性があることを指摘，ですか…．語の類推/文完成タスクではN-Gramに負けるという…

RT @ibaibabaibai: 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…

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

「マーケティングの統計モデル」等を書いてる佐藤さんのペーパー。時間を見つけて読まなきゃ。 J-STAGE Articles - 経営学のためのデータサイエンスの周辺：計量経営学のすすめ https://t.co/ogASH3ignc

日本物理学会誌は宝の山。積ん読ではもったいない。 https://t.co/PPAmhnkLII 皿にこぼしたコーヒーの滴が乾くと円環状にあとが残る。なぜか。蒸発にともなう液滴中の水の流れのせい。蒸発とは何か。流体、相転移、拡散... 。身近な問題に微分方程式をあてはめて解く物理学の王道。

数学会の論説に寄稿した解説論文 "不完全性定理の数学的発展" が無料でダウンロードできるようになりましたね． https://t.co/kMiBjP9OF7 ご興味のある方はぜひご一読ください．

今年の人工知能学会に博報堂DYさんが出していたMMMの解説ペーパーが良いまとめになっていて当事者としても大いに参考になりました。特に内生性と因果推論（バイアス補正）の話題は現在進行形で各所とも取り組んでおり、重要だなと https://t.co/EX2sZujSuz https://t.co/SF0Javtvvu

いきいきとした導入！誰しも頁を進めてしまうレベル． > 特異モデルとベイズ学習 - J-Stage https://t.co/NqnIJjJeLg https://t.co/8u00QpBQrp

【新着論文のご紹介】上田 雅夫, 初回利用までの期間を用いた顧客管理指標の提案, 行動計量学, 2019, 46 巻, 2 号, p. 97-106, https://t.co/cvl7GgpAau

この内容が日本語で読めるのありがたい https://t.co/iwlHIjR3UA

【新着論文のご紹介】 尾崎 幸謙, 鈴木 貴士, 機械学習による不適切回答者の予測, 行動計量学, 2019, 46 巻, 2 号, p. 39-52, https://t.co/u9KMxsnjPQ

参考文献：谷村省吾「量子論と代数：思考と表現の進化論」https://t.co/gpIPr467pE