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タグ 外れ値

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『葬送のフリーレン』のこのシーンは中央値だと18歳前後だが平均値だと300歳を超える→平均値が極端な外れ値に弱いことを示す良い例だと話題に

2024/03/29 このエントリーをはてなブックマークに追加 129 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 葬送 character アベツカサ 待望 フリーレン

リンク アニメ『葬送のフリーレン』公式サイト フリーレン - CHARACTER|アニメ『葬送のフリーレン』公式サイト 毎週金曜よる11時放送!原作: 山田鐘人・アベツカサ(小学館「週刊少年サンデー」連載中)、マンガ賞2021 大賞受賞作が待望のTVアニメ化!“魔王を倒した後の世界”を舞台に繰り広げられる、魔法使いフリーレン... 続きを読む

「平均値を過信するとこうなる」大谷翔平選手の大型契約により2013年の花巻東卒業生の平均年収が4,000万を超える

2023/12/12 このエントリーをはてなブックマークに追加 285 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 大谷翔平選手 平均年収 平均値 大型契約 最頻値

夕燐 @yr_botwatch 平均値と中央値の違い、外れ値を弾く事の大切さ、最頻値と中央値と平均値の比較……この辺がなんで大事なのかよくわかる例がようやく健全な物で例えられるようになったのは大きい twitter.com/dh1uw6/status/… 2023-12-11 14:30:53 リンク スポーツ報知 大谷翔平がドジャースに10年1014億円で移籍... 続きを読む

しばらく使ってわかったがChatGPTは「中央値のアウトプット」を出すのを得意とするので人間には「外れ値のアウトプット」が求められていくようになる

2023/04/18 このエントリーをはてなブックマークに追加 233 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip chatgpt shu_yamaguchi アウトプット

山口周 @shu_yamaguchi しばらく使ってみてわかったんですけど、ChatGPTは「中央値のアウトプット」しか出せないですね。裏側で統計が動いているのがよくわかる。となると人間には「外れ値のアウトプット」が求められるということです。自分の仕事のアウトプットが中央値寄りなのだとするとちょっと危ないかもしれません... 続きを読む

ChatGPTと戦いたくないなら中央値の戦場を避け、外れ値で戦おう|山口周|note

2023/04/17 このエントリーをはてなブックマークに追加 6 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip chatgpt Note 戦場 山口周 戦い

早朝、まだベッドの中で、寝てるでもない、かといって起きてるわけでもないという時間が大好きです。何より気持ちいいというのもあるのですが、この時間にいろんなアイデアを思いつくんですよね。なので寝るときはかならず愛用のメモ帳を枕元に置いております。 ということで、今朝、まどろみながら思いついたのが「Chat... 続きを読む

仁藤氏に北原みのりを始めたとしたフェミニストが賛意を示しているのだか..

2023/01/12 このエントリーをはてなブックマークに追加 23 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 賛意 フェミニスト 北原みのり 仁藤氏

仁藤氏に北原みのりを始めたとしたフェミニストが賛意を示しているのだから、あれは外れ値だー、は通用しないでしょ。 続きを読む

仁藤夢乃さんという「外れ値」の存在をもとにNPOを語ったりフェミニストについて語るのはやめてほしい

2023/01/12 このエントリーをはてなブックマークに追加 428 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip フェミニスト 憎悪 仁藤夢乃さん 仁藤さん 正義

追記。「外れ値」の意味が分かってない人が13名ほどいらっしゃいました。はてなの知的レベル低すぎでは? 例:「外れ値でも議員会館借りれたり弁護士7人も協力してくれるのなら本筋はどれだけ権力強いんだ…?」(キリッ)・・・・・・これ笑えばいいんですか? フェミニストではないとは言わないけど、彼女を標準にしないで... 続きを読む

だから、 独身者をバカにするな、単身者を搾取するな と主張しているのに..

2021/04/03 このエントリーをはてなブックマークに追加 110 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 単身者 弱者 独身者 こいつ 弱者男性問題

だから、 独身者をバカにするな、単身者を搾取するな と主張しているのに、こいつはモテないから自分に女をあてがえと主張している、と雑に読み替えられるのが現状の弱者男性問題。 もう少し解像度を上げると、強者グループに属するためにその中の外れ値である弱者は弱者グループ向けのサポートを受けられないのが問題。... 続きを読む

Python: IsolationForest で教師なし学習の外れ値検知を試す - CUBE SUGAR CONTAINER

2019/04/20 このエントリーをはてなブックマークに追加 48 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip アルゴリ 検知 アルゴリズム Python 外れ値検知

今回は教師なし学習で外れ値の検知に使える IsolationForest というアルゴリズムを試してみる。 このアルゴリズムの興味深いところは、教師データの中にある程度外れ値が含まれていても構わないという点。 つまり、アノテーションしていないデータをそのまま突っ込むことが許容されている。 IsolationForest のアルゴリ... 続きを読む

【世論調査会社編集長激白:必見】嘘つきたちが、我々のことを「外れ値」とまた呼び始めた! | 海外ニュース翻訳情報局

2018/04/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 12 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 我々 嘘つきたち 必見 海外ニュース翻訳情報局 トランプ

アメリカ 【世論調査会社編集長激白:必見】嘘つきたちが、我々のことを「外れ値」とまた呼び始めた! 2018/4/23 アメリカ , オピニオン , ニュース , ライフ , 北米 , 国際情勢 , 未分類 , 統計及び調査結果 トランプ , ラムッセンレポート , 大統領選 投稿者: 編集長 2016年の大統領選での主流メディアの報道において、米国に限らず日本でもトランプ氏が大統領になると予想した... 続きを読む

Sparse Gaussian Markov Random Field Mixtures for Anomaly Detectionを読んだ - yasuhisa's blog

2017/09/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 19 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 検知 人手 yasuhisa's blog 異常検知 一環

2017 - 09 - 25 Sparse Gaussian Markov Random Field Mixtures for Anomaly Detectionを読んだ 機械学習 異常検知 異常検知の一環で外れ値検知をやっていると「どの事例が外れ値か分かるだけじゃなくて、 どの次元がおかしくなったかも 教えて欲しい。次元数が100とかあると、どの次元がおかしい動きをしているか人手で見るのは大変」... 続きを読む

平均値 vs 中央値

2017/01/21 このエントリーをはてなブックマークに追加 601 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 中央値 分布 所得 非対称 実態

ときどき所得などのデータを平均値( 算術平均 )で示している 記事 があります。しかし 極端な外れ値 があったり、著しく非対称だったりするデータは 中央値 で扱わないと実態よりも高い値が出てしまう場合があります。「平均所得600万円!」に騙されないように「 平均値 」と「 中央値 」の違いを実感しましょう。 使い方:スライダをグリグリ動かして、それぞれの代表値を持つ分布の例を見てみよう。 続きを読む

Python pandas 欠損値/外れ値/離散化の処理 - StatsFragments

2016/01/31 このエントリーをはてなブックマークに追加 96 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 欠損 Python StatsFragments 工程 考慮

2016 - 02 - 01 Python pandas 欠損値/外れ値/離散化の処理 Python pandas 前処理 データの前処理にはいくつかの工程がある。書籍「データ分析プロセス」にはそういった前処理のうち、欠損などデータ特性の考慮が必要なものについて その対処方法とあわせて詳しく記載されている。 が、書籍のサンプルは R なので、 Python でどうやればよいかよく分からない。同じこ... 続きを読む

 
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