いかり
@bebebeBayes
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所沢でデータサイエンティストをしています。 #R #Python baseball/Bayesian statistics/causal inference
東京
Joined November 2021
本日最終出社でした！. ブレインパッドには新卒入社から2年弱お世話になりました。業務面は言わずもがな人間としても尊敬できる多くの同僚のおかげで、データサイエンティストしても人間としても大きくなれました。. 次は事業会社でデータサイエンティストをします。引き続きよろしくお願いします🙇♂️。.
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ガチモンの生存者バイアスだ。.
まじで異論認めるんだけど、.俗にいうパワハラ受けてたやつって確実に成長していない？.
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「数学って難しいですよね」という話をすると、その人がどこで数学を諦めたのかが分かる。ルートがと話す人は中学時代、サインコサインがと話す人は数1、ベクトルがと話す人は数2、線形代数がと話す人は大学初年度でそれぞれ数学から距離を取っていることが多く、測度論がと話す人には異常者が多い。.
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有意差出るまでデータ取る
今年の一発芸は、プロジェクトあるある探検隊かな。.クソブラックな内容で場を固まらせるか.
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最近邦訳が出たアイエンガーの本もブレインストーミングに否定的だったな。
今読んでる本 によれば、グループで行うブレインストーミングは無意味、むしろ逆効果、が定説らしい 「情報」の教科書とかはブレーンストーミング勧めてるのに.
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これ読んでる。論理的思考とか論理的推論が、実は普遍的ではなく文化によって構築されてるよって内容。第2部を読めば実践的な内容は掴めそう。.自分としては、理論パートの1章に色々疑問点があるので有識者に聞いてみたい。
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｢慣れだよ｣｢経験積むしかない｣としか言えないことの一因が言語化能力の欠如ってのは確かにその通り。とはいえ、要素に還元するのが困難な内容をさも還元可能かのように伝えられるのも困るんだよな。.
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運動選手が心肺機能を理由にタバコをやめるのは割と聞くけど、知能労働者が認知機能を理由に酒をやめるのってほとんど聞かないんだよな。.酒があっても仕事が成り立つからだろうけど、「プロとして本当に相応しい態度か？」と問う人ももっといていいのに。.
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訳あって入門書を色々読んでたんだけど、この本は教養レベルの数学とPythonが書ける人にとってとても優れた本だと思った。.理論がしっかり(高度過ぎない程度に)書かれているし、実装はアルゴリズムの本質的な箇所をスクラッチで書いてある。理論と実装ともにこのクオリティの入門書はそうはない。
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｢これはなんですか？｣.普通の人｢帽子ですね。｣.知ってる人｢ゾウを飲み込んだヘビですね。｣.ヤバい人｢経験分布のカーネル密度推定量ですね。｣
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【「ベイズ統計学」を「統計学」に正式改称 米統計学会発表】.
【「アメリカ湾」に正式改称 米発表】.
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これ全然話題にならないけどめちゃくちゃいい本だと思う。統計学において線形代数が生きる様子がよく分かる。.
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竹村先生の『現代数理統計学』のAmazonレビューに名レビュー��誕生。.この本は久保川先生の『現代数理統計学の基礎』より間違いなく難しい内容を扱っているのに、読みやすいと言われる理由が言語化されている。
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コインの表が出る確率をxとする。.n+1回投げて表が1回、裏がn回出る確率は(n+1)*x*(1−x)^nであり、これは明らかに1以下。.
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これはフィッシャーを統計学の歴史から抹殺したいベイジアンによるツイートらしい。.
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実は3冊とも同じ著者という。
某球団でベイズで野球データ分析のポジション募集しているのが話題になっているが、20年くらい前にも野球とかスポーツのベイズ分析している研究者はいましたね。
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中2「中学の数学全部終わった！」←すごい。.中2「高校の勉強全部終わった！」←すごい。.中2「微積の教科書全部終わった！」←すごい。.中2「『解析概論』全部終わった！」←すごい。.中2「測度論関数解析超関数論全部終わった！」←Y.Kawahigashi。.
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改めて読んでるけどいい本だな。. 望ましい開発スタイルに合わせてgitが設計されてる以上、(使い方だけ学ぶよりも)思想から勉強するほうがベター。.この本は思想をちゃんと書いてた上で、かつコンパクトなのがいいね。.
講談社サイエンテイフィク様(@kspub_kodansha)より渡辺先生の新刊『ゼロから学ぶGit/GitHub』をご恵贈いただきました。.以前｢半年前に欲しかった｣とポストしたのですが、再度こちらの本で勉強させていただきます。gitの基礎から実際の開発で躓く点が書かれていて分かりやすそうです。
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「自分に数学の独学は無理」と決め込んで取り組んでいない人はそれなりにいる。.実際昔の私は数学書に過剰に怯え、ブルーバックスを摘み食いしていた。講義を受けなければ理解出来るわけないと思っていたが、あるとき必要に迫られて線形代数を独学してみると、意外と理解出来てそれが自信になった。.
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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。
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コンサルには入社してませんが、私立文系を選んだので今泣きながら「ロジカルシンキング」の本を読んでいます😥
UT落ちの早慶とかじゃなくて数学の勉強から逃げて私立文系を選んだ人、就活で運良くコンサルに入社したらロジックが甘くてマネージャから激詰されて泣きながら「ロジカルシンキング」とかの本を社会人になってから読むのなら、学生時代から数学やっときゃ良いのにと思います。.
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マクリン先生が再現性の危機についての金子書房さんのノートに記事を掲載されていた。.ベイズ統計学と再現性の危機（テンプル大学統計科学部助教授：マクリン謙一郎） #心理統計を探検する｜「こころ」のための専門メディア 金子書房 @kanekoshobo #note
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ビッグデータを分析した結果、出身校や在籍校として「関東御三家」「GMARCH」「早慶上理」を名乗る人たちがいずれの学校に該当するのかを高い確率で当てることができるようになった。.
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本日は学位授与式でした。指導教官や研究室の仲間たちのおかげでこの日をを迎えることができました。大変なことも多かったですが、幸せな大学院生活でした。.4月からは都内でデータサイエンティストとして働きます。｢これだから文系は(笑)｣と言われないよう精進します！同業の方宜しくお願いします🙇♂️
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むしろ「心理学とか脳科学とかの人が再現性問題に苦しんでるけど何に苦しんでるの？」みたいな人にオススメかもしれない。カーネマンの『ファスト&スロー』の内容ですら再現できないものが多いんだけど、ナイーブに受容されすぎていると感じる。それに対する危機感を心理学者以外の人とも共有したい。.
ついに邦訳が。再現性問題に関心がある人は是非呼んで欲しい。.Science Fictions あなたが知らない科学の真実
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気になっている。
1980年代に甘利先生とバトったアメリカ人研究者のP氏って誰なんだろう。.
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須山敦志さんや須山さんのアクセンチュアでのお仲間が本を出版されるらしい。目次を見た感じとてもよさそう。ベイジアンニューラルネットの実装を解説した本は少なかったのでは。. Pythonではじめるベイズ機械学習入門 (KS情報科学専門書) .#Amazon.
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小西『多変量解析入門』はざっと読んだだけだったので改めて読んでるけど、内容は然ることながら式展開も丁寧だ。噂に違わずとても勉強しやすい本だと思う。統計検定における多変量解析(判別分析、主成分分析、クラスター分析)の対策にもいい本だと思った。
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3つとも理知的なインフルエンサーさんや政治屋さんがやってるやつだ。. >◾︎笑いや嘲笑に訴える誤謬.>◾︎薫製ニシンの誤謬.>◾︎藁人形論法
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久保川先生が統計学ではなくて数学の本を出版される。分野分類からするに微積と線形代数が中心らしい。.統計学者が書く数学の本は具体例や扱われる定理に特徴が出る印象。これは楽しみだ。.
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信用できないデータサイエンティスト「学生時代は組み合わせ最適化を専門としていました。」.信用できるデータサイエンティスト「学生時代は組合せ最適化を専門としていました。」.
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共立出版からMathematics for Machine Learningの邦訳が出るらしい。.原著は超有名な本なので昔斜め読みしたことがあるけど、日本語の類書に比べてよりMLへの応用を意識していてややアドバンストな印象。線形代数の話題がリッチなので気になる方は是非。.
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これは超ビッグニュース。日経平均もビックリの大暴落待ったなし。統計コミュニティにとってはありがたい再版。
よし！ええと、何だっけ？そうそう、読者の皆さまのご要望にお応えし、鍋谷清治先生の『数理統計学』（共立講座 現代の数学 33）を復刊しようと思います。え、値崩れが起きるからやめてくれ？(´･ω･`)
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訳者である菅澤先生(@sssugasawa)より『ベイズデータ解析 第3版』をご恵贈頂きました。.原著の『Bayesian Data Analysis 3』は超有名な教科書で、Amazonで200件以上レビューされ評価4.7の名著です。.『標準ベイズ統計学』や中級レベルの数理統計の知識があれば十分読めるので手に取ってみてください！
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甘利先生｢AIは意識を持っているのか？という謎がありますね。｣.甘利先生｢ということで、ChatGPTに聞いてみたところ、“持っていない”とのことでした。｣.今日一の笑いが起こった(笑)。
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人生初めての技術記事として、会社のアドベントカレンダーを書きました。.クリスマスということで｢ツリー｣についての記事です。クリスマス気分を味わいたい人と、因果推論でチヤホヤされるBARTに関心がある人に読んで欲しいです。
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Plotly便利だな。Plotly Expressなら習得コストもさほどだし。. 令和時代のPython作図ライブラリのデファクトスタンダードPlotlyExpressの基本的な描き方まとめ #Qiita.
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初心者「統計学のオススメの教科書ある？」.ヤバいオタク「鈴木雪夫『統計学』」.ヤバいオタク「繁桝『意思決定の認知統計学』」.ヤバいオタク「『Bayesian Data Analysis 3』」.ヤバいオタク「『The Bayesian Choice』」.ヤバいオタク「『Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference』」.
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「中心極限定理によると、あらゆるデータは正規分布します。これはサイコロをたくさん振ると3と4の目が最も多く出ることからも明らかです。一方でmulti-dimensionalな正規分布の下では無相関と独立は同値になります。したがって、無相関と独立は大標本の下では同値とみなせます。」.
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｢転置とは行と列を入れ替えることである｣とか｢分散は二乗の期待値と期待値の二乗の差で表せる｣と丁寧に説明していたのに、その2ページ後でラグランジュ乗数法を使うわベクトルで微分するわをキメてくる教科書を読んでいる。｢結婚する前はあんな人じゃなかったのに｣と嘆く主婦もビックリである。.
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｢今日のミドリはどれにする？｣.―統計的因果推論に入門したい人は『効果検証入門』、ベイズ統計的な統計モデリングについて知りたい人は『データ解析のための統計モデリング入門』、機械学習におけるベイズ推論の利用について知りたい人は『ベイズ推論による機械学習入門』がそれぞれオススメです。
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デマ注意。.「男性へのクリスマスプレゼントはネクタイがオススメ」というデマが流れていますが絶対に信用しないでください。.本当に望んでいるものは『機械学習: ベイズと最適化の観点から〔原著第2版〕』です。サンタさんよろしくお願いします。.
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暗記量を少なくする助けになる話があります。.実は画像1枚目の「よく使う覚える」とされている式は三平方の定理(ピタゴラスの定理)になっています。同じく統計検定2級にはおそらく回帰分析が含まれているのではないかと思いますが、そこに現れる偏差平方和の分解にも同様の関係が隠れています。
✅統計検定1級.不偏分散の証明によく用いる写真1枚目の関係式は、下記の教科書に解説が載っている。.①「現代数理統計学の基礎」P86〜.②「スモールデータ解析と機械学習」P265〜.②の方が、解説が細かくてわかりやすいのでおススメ！
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岡野原さんの『ディープラーニングを支える技術2』を購入。深層学習の汎化の仕組みについて、宝くじ仮説や陰的正則化の観点から説明している和書は貴重。生成モデルの理論や深層強化学習の説明も丁寧で分かりやすいと思う。入門から1歩進んだ深層学習の解説書の中ではダントツの快著だと思いました。
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これ面白かった。.よくある会計ファイナンスの本と違うのは、実際の企業データに基づいて具体的な事例ベースで論が進む点と、財務三表に閉じない分析にページが割かれてる点だと思う。.最初に要点を解説してるので、財務三表ってなんぞやって人も読めそう。
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ハイパーモダンPython ―信頼性の高いワークフローを構築するモダンテクニック.>?Poetry、Nox、GitHub Actions、Dependabot、pytest、Ruff、uv、Ryeといった新しいツールを活用して、ワークフローをさらに効率化し、堅牢かつ信頼性の高いプロジェクトにする手法を紹介します。
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講談社サイエンテイフィクからKaggleの本が出る。石原さんや秋葉さんなど豪華な執筆陣。来年2月発売予定。.Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意 (KS情報科学専門書)
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Causal Inference and Discovery in Pythonの邦訳が出るらしい。.Pythonライブラリによる因果推論・因果探索［概念と実践］ 因果的機械学習の鍵を解く (impress top gear) #Amazon.
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宮島先生の『関数解析』を買ってきました。帯には「解析系大学院への進学を考えている方には辞書代わりとしても最適」とあり、それ以外の大学院への進学を検討していたり、すでに修了している場合には「辞書代わりではなく丁寧に読め」とも読める言葉が刻まれています。しっかり学ばせていただきます。
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かなり多いらしい。. >ディープラーニングを勉強したいと思う人の中には，潜在的に，量子力学をきちんと学びたいと考えている人もかなり多いのではないだろうか．. ―Pythonで実践― 基礎からの物理学とディープラーニング入門 (エンジニア入門シリーズ112) #Amazon.
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9月に共立出版から測度論ベースの統計学の教科書が出る模様。入手可能な統計学の和書は柳川先生の本と吉田先生の本くらいしか選択肢がなかった印象で、どちらも測度論の解説が手厚いわけじゃなかった。タイトルからするにそこも厚く書いてあるかも。.
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数学とか読書が趣味だと脳の処理能力が落ちている時に楽しめなくてキツいな。.運動が趣味の人が怪我を抱えた状態で趣味を謳歌できないのと同じだと考えていたけど、労働と使う部分が近い分消耗しやすい。.
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デマ注意.「男性へのクリスマスプレゼントはネクタイやハンカチがおすすめ」というデマが流れていますが絶対信用しないでください。.男性が本当に望んでいるのは、鍋谷清治『数理統計学』(共立出版)です。プレミア価格の絶版本をプレゼントして彼氏のハートを鷲掴みにしよう。
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買った。とりあえず右2冊読んでるんだけど、両方オススメ。.特に『生成AIのしくみ』は拡散モデルを物理学的な側面から解説してて勉強になった。自分みたいな物理オンチでも理解できる平易な書きぶりがよかった。
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P値警察本日の活動報告です。P値は帰無仮説が棄却できる確率ではありまさん。. >p値が「0.00005」となり、(中略)非常に高い統計学的有意性と言えると思う」. エーザイ・内藤CEO 早期ADでレカネマブのP３が主要評価項目達成「このようなP値見たのは初めて！」
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｢はじパタ｣ことピンクの『はじめてのパターン認識』は正直そこまで好みじゃない(というか他にも色々いい本はある)けど、『はじめてのパターン認識 ディープラーニング編』は本当にいい。入門書ではないかもしれないけど、他の和書にはない数理的な解説が明らかに充実してる。
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この本は『効果検証入門』とか『機械学習を解釈する技術』のシリーズかな。あのシリーズは入門としてバランス感覚が素晴らしい本が多い印象。しかしタイトルのセンスもいいな。それだけで買いたくなる。.評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋 #Amazon.
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O'REILLYってぶっちゃけあんま好きな本ないんだけど、この2冊はわりと好き。特に『ウェブ最適化ではじめる機械学習』はベイズやらバンディットやらベイズ最適化やら、最近流行ってるけど、解説してる和書が少ない部分を丁寧に書いてて色んな人に参考になると思う。
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積んである本のレベルが高い。.数多ある統計学の入門書から阿部さんの『統計学入門』を選ぶのはセンスがとてもいいと思った。清水泰隆先生の『統計学への確率論』とか佐和先生の『回帰分析』に至っては新刊でもないのに平積み。.知識があるのか何かしらのデータを確認しているのか分からないが凄い。
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恐らく『Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective』のものと思われる邦訳が共立出版から出る。現代的なトピックに触れたPRMLチックな本で、第2版しか持っていないが第2版だとノンパラメトリックベイズについてまでガッツリ紹介していた。12月12日発売。.
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