『わけがわかる機械学習』中谷秀洋（著）の書評 - StatModeling Memorandum

2019/08/25 293 users 解釈 理論 中谷さん 中谷秀洋 言語処理

僕が中谷さんと初めて会ったのはみどりぼんの読書会で、初めて話したのは岩波DSの打ち合わせだったと思います。今でもそんなに親しくはないと思います。しかし、中谷さんのブログは10年ぐらい前から読んでいました。自然言語処理を中心とする機械学習に関連する理論（の解釈）・論文レビュー・数値実験の記事が多く、他... 続きを読む

『RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』は「みどりぼん」に取って替わる次世代の統計モデリング＋ベイジアン入門書 - 六本木で働くデータサイエンティストのブ

2019/08/13 65 users ベイズ統計 六本木 データサイエンティスト データ分析入門

ここ2ヶ月ぐらいに渡って多くの方々からご著書をご恵贈下さっているのですが、そのうちの一冊がこちら。かつて計量時系列分析を学んでいた頃に僕も大変お世話になった、Logics of Blueブログの馬場さんの手による『RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』です。 実践Data Scienceシリーズ RとStan... 続きを読む

可視化で理解する「負の二項分布」 - ほくそ笑む

2015/10/12 56 users 二項分布 可視化 ポアソン分布 Wikipedia スライド

みどりぼんでカウントデータの過分散対策のために使われると書かれている負の二項分布ですが、Wikipediaの説明を読んでもよく分かりません。そこでおススメなのが、このスライドです。 負の二項分布について from Hiroshi Shimizuようするに、負の二項分布は、 がガンマ分布に従うようなポアソン分布だと思えばだいたい OK みたいです。今日はこれを可視化してみます。 負の二項分布(Neg... 続きを読む

statistics - 【統計学】一般化線形モデル(GLMM)を理解するための可視化。う - Qiita

2015/08/09 46 users 通称 アニメーション 分布 シミュレーション 本文

「データ解析のための統計モデリング入門」(通称:みどりぼん)のp157 にある、「分布を混ぜる」の考え方について、分布で考えるのではなく乱数ベースでシミュレーションを行いアニメーションで可視化をしてみましたので紹介したいと思います。 結果のアニメーションはこちらです。本文でこの内容を説明していきます。 (コードはこちら) 詳細な説明はこの「みどりぼん」に全てわかりやすく書いてあるので、ここでは可視... 続きを読む

「調査観察データの統計科学」3.1章 傾向スコアの数式メモ（前半） - Mi manca qualche giovedi`?

2014/12/12 23 users Mi manca qualche giovedi 前半

因果効果, 傾向スコア みどりぼん(「データ解析のための統計モデリング入門」)を読み終わったから、というわけではないが、同じ岩波・確率と情報の科学シリーズの「調査観察データの統計科学」（星野崇宏）を読んでいる。Amazon.co.jp： 調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学): 星野 崇宏: 本社内で週一開催している勉強会の自分の担当回でもこの「... 続きを読む

可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC) - ほくそ笑む

2014/09/11 120 users MCMC マルコフ連鎖モンテカルロ法 アルゴリズム タイトル

先日行われた第9回「データ解析のための統計モデリング入門」読書会にて、「可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法」というタイトルで発表させて頂きました。発表スライドは以下です。 可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法 from hoxo_m この発表は、みどりぼんに登場する、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)のアルゴリズムである「メトロポリス法」と「ギブス・サンプラー」について、可視化し... 続きを読む

猫に教えてもらうルベーグ可測

2014/06/12 57 users shuyo パク 精度 ビッグデータ 勉強会

猫に教えてもらうルベーグ可測 Presentation Transcript 猫に教えてもらうルベーグ可測 #みどりぼん 3 2014/6/10 @shuyo とあるビッグデータな勉強会が 開催されたある日の夜のこと── あ～、にゃー先生～ 聞いてくださいよ～ （（（ どうしたにゃ バグ直したら精度下がっちゃったよぅな顔にゃ 「本当にわかったとは言えにゃい」とか 本当にわかってる人は言わにゃいから... 続きを読む