新型肺炎COVID-19の日本の実効再生産数を推定したrstanのコードを解説してみる - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備

2020/05/13 16 users contactmodel GitHub RStan 驚異 予備

西浦先生が日本の実効再生産数を推定した。 コードはrstanで下記から取れる。 https://nbviewer.jupyter.org/github/contactmodel/COVID19-Japan-Reff/tree/master/ 解説動画を見逃したのでコードと関連論文からのお勉強になるが、肝としては、 ・知りたいのは「感染した日」である。 ・診断日もしくは報告日は、データ... 続きを読む

薬の副作用の有無をAIが100% 的中 - 驚異のアニヲタ社会復帰への道

2017/02/04 9 users 的中 驚異 有無 副作用 CAFFE

読んだ。 Machine learning-based prediction of adverse drug effects: an example of seizure-inducing compounds プレスリリース COI：なし 薬学も電気生理学も情報科学も何ひとつ専門ではないけど、100%予測に釣られたので書く。 seizure (けいれん)を引き起こす副作用のある薬物を、Caffe ... 続きを読む

自称有識者()が例の副作用100%予測にがんばって答える - 驚異のアニヲタ社会復帰への道

2016/01/25 95 users 驚異

R , 統計 , 医学 COIについて 本論文および、筆頭著者とはなんの関わりもありません。 が、残念ながら 所属組織とは非常に近い立場 にあります。 　 読んだ ( Journal of Big Data 2015, 2:16 ) 大学のプレスリリース(1月22日発表、1月25日夕方にはなぜか削除)から、 こちら で取り上げられ、話題騒然となっている。 プレスリリース削除前に魚拓をとっていたので... 続きを読む

ハロー!!きんいろ deep learning モザイク - 驚異のアニヲタ社会復帰への道

2015/05/04 46 users 驚異 モザイク

Rpackage, 機械学習, 統計, Rを使いこなす, アニメ, R注意：この記事は大好評放送中のハロー!!きんいろモザイクと最近話題のDeep learning をかぶせて話題沸騰!!にしたかったけれども、きんいろモザイクに出ている声優のサンプルボイス(東山奈央)が入手できず、DNNについても結局実装が間に合わずにrandom forestとか多項ロジスティック回帰でごまかしてるじゃんｪ…と思... 続きを読む

GF(仮)のキャラがニーソなのかどうなのかを Deep learning を使ってなんとか知りたい - 驚異のアニヲタ社会復帰への道

2014/11/18 39 users ＧＦ Linux 驚異 Deep learning ニー

R, 機械学習, Rpackage, 統計, LINUX, Rを使いこなす, アニメGF(仮)を見てる。クロエ・ルメールのようなニーソキャラが好きなのだが、これをどうにかキャラプロフィールから推定できないか…と思っていたらMNIST手書き文字データをdeep learnignで分類するっていう、あの有名なやつを、Rパッケージであるh2oでやる、という話があったわけで　GFのプロフィール画像からニー... 続きを読む

意識高すぎて休日にword2vecをいじるしかやることなかった - 驚異のアニヲタ社会復帰への道

2014/04/20 66 users word2vec 驚異 休日 意識

R, 統計, Python, 医学word2vecという、ニューラルネットワーク的なことを用いて文書集合からコーパスを構築して、単語のベクトル演算ができるようになる手法があるらしい。艦これ加賀さんから乳を引いてみるという話を聞いてスゲー!!ってなったので、Twitterでやってみたとか英辞郎でやってみたとかいろいろあるので、何番煎じだよｿﾚｪ…って思われそうだけれどもやってみる。こちらを参考にwo... 続きを読む

ニコニコ動画のボーカロイド共演ネットワーク - 驚異のアニヲタ社会復帰への道

2013/11/10 23 users 驚異 動画 初音ミク ネットワーク 予想

R, Rpackage, Rを使いこなす, PythonVOCALOIDのタグを付けて投稿される動画は爆発的に増えている。タグの共起を抽出してネットワークを描いた。初音ミクが中心にくることは予想に難くないので初音ミクのところを拡大した。共演ネットワークはいわゆる複雑ネットワークになるだろうと思ったら案の定なった。各次数のノードたちの総登場回数もプロット点の大きさに反映させたが、初音ミクの登場回数が... 続きを読む

真面目に出席することがどうこう - 驚異のアニヲタ社会復帰への道

2013/07/12 6 users 驚異

R, 統計, 医学男女差がどうこうというつもりではありません。統計学の勉強です。　講義を受けたり映画を見たりしたあと、その内容について議論するというカリキュラムがあるのだが、これに出席していたのは100人(以上いたけど詳しい人数不明)のうち9人だった。そしてその出席者は9人とも男性だった。100人中、男性は80人、女性は20人として、これは女性の出席率がちょっと低いのではないかという疑問をもった。... 続きを読む