分かっているようで意外と分かっていないのが回帰分析です。回帰分析の考え方をできるだけ図だけで説明した資料を作りましたので、適宜ご参照ください。 「(ほぼ)図(だけ)で説明する回帰分析」(PDF) 主な内容は、以下のとおりです。 説明変数と撹乱項の相関の理解 予測値の信頼区間をプロットすることの重要性の理解 「変数をコントロールする」ということで曖昧に理解されている内容の理解
分かっているようで意外と分かっていないのが回帰分析です。回帰分析の考え方をできるだけ図だけで説明した資料を作りましたので、適宜ご参照ください。 「(ほぼ)図(だけ)で説明する回帰分析」(PDF) 主な内容は、以下のとおりです。 説明変数と撹乱項の相関の理解 予測値の信頼区間をプロットすることの重要性の理解 「変数をコントロールする」ということで曖昧に理解されている内容の理解
Giving an Academic Talk Jonathan Shewchuk [An Italian translation is here.] These are my opinions on how to give a talk (using presentation software or transparencies) in computer science or mathematics, distilled for my students and for students attending Graphics Lunch. I go to conferences, see the same mistakes repeated by many a speaker, and write my reactions here. You are welcome to disagree
機械学習系のエントリを続けて書いてみる。クラスタリングについて知らない人は以下のエントリ読んでもちんぷんかんぷんだと思うので、クラスタリングという概念については知っているものとする。 それで、今日はスペクトラルクラスタリングの話。自然言語処理以外でも利用されているが、これはグラフのスペクトルに基づくクラスタリングの手法で、半教師あり学習への拡張がやりやすいのが利点。なにをするかというとクラスタリングをグラフの分割問題(疎であるエッジをカット)に帰着して解く手法で、どういうふうに分割するかによって Normalized cut (Ncut) とか Min-max cut (Mcut) とかいろいろある。 完全にグラフが分割できる場合はこれでめでたしめでたしなのだが、実世界のグラフはそんな簡単に切れないことが往々にしてある。それで近似してこのグラフ分割問題を解くのだが、Normalized c
アホでも数学者になれる方法──アホぢからはこわい トップページ アホのための研究法 前書き アホな私が一応数学者になれた。そのノウハウを公開する。サラリーマンを七年半やって脱サラして数学者になろうとするようなことは決して人に勧めるものではない。しかし困難な状況でつかんだノウハウは若い数学者を志す人には、大いに役立つであろう。私の経験で言うと、研究ノートをしっかりつけられるようになれば、大体研究は出来るようになるのであるが、研究ノートをつけること、どうつけたらよいか、など客観的で現実的な方法は、学生時代指導は受けなかった。そのかわりめったやたらと受け売りの精神論をたまわった。私の言う方法は初級から上級まで、自分で効果を検証済みのものばかりである。折りに触れて気づいたことをカードに書き込んでカードボックスにほりこんでいたら８００枚以上になった。それをもとにまとめたものを少しずつ書き込んでいっ
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【研究 – 全般＆科学】 複雑系モデルに基づくアカデミック･ソサエティの盛衰予測に関する研究 －人事システム,査読システムを内包した大学･学会カップリングモデルによる考察－(PDF) 学会における論文査読と日常的研究,研究評価･後継者選定の場である大学とを人工社会上に仮構した。モデルでは、研究者エージェントは論文に関して生得不変の価値観（数を重視するか質を重視するかetc）を持ち、これと社会全体からの偏差値的なスコアとの積和を採って、目標達成度を計量し、その結果に応じて、自己の行動戦略（論文を投稿するかor質の向上を目指すかetc）を陶冶していく学習プロセスが組み込まれている。数値実験の結果、甘い査読システムにより学問的デカダンスが発現し、論文質を考課に入れることでそれを抑止し得ることが確認された。 何気なくTwitterのTL上で見かけた研究なんですが、これが実に面白い。今すぐこのシミュ
研究室用に書いた文書を転載します。主に工学系（コンピュータサイエンス系）分野の査読付き学会や論文誌に投稿することを想定しています。 以下は論文を書くときに個人的に気をつけていることです： メッセージをシンプルに：要するに何が言いたいのかが一言でサマライズできていること。記憶に残ること。 メッセージが伝わらないと、そもそも査読で落とされるし、たとえ学会で発表できたとしても誰も覚えていてくれない。実際、国際学会でも発表論文の多くが誰にもリファーされず、翌年になると忘れられている (どんな論文がどのくらい参照されているかはGoogle Scholar, Microsoft Academic Searchなどでわかる）。 問題はなにか・なぜこの問題が重要なのか・問題の原因は何か・どんな解決案を提案するのか・その効果は本当か・他にどんな研究があるか（なぜそれらの既存研究ではだめなのか）・誰のために役
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英語で論文を書かなくてはならない研究者（たまごを含む）のために、英語論文の表現例文集がたくさん出版されている。 というのも、論文には、その構成にも言い回しにも〈定形〉がある。 自分の頭で一からひねり出すよりも、おきまりのパターンを活用した方がはやく良い結果を得られる。 普段、論文を書いていない、というか今まで書いたことがない人は、論文の書き方についてストックがないのだから、例文集から「借文」した方が効率的である。 本当は論文を書くのに先立って、他人の書いた論文をある程度読めば、そうしたパターンは自然に頭に入ってくるものである。 しかし「あるべき論」だけでは地球は回っていかない。誰もが夏休みの宿題を７月中に終わらせる訳ではないのだ。 以下、「借文」できるよう、論文に使われる表現・例文を集めてみた。 あまりボリュームがあっても使いにくいだろうから、数は絞りに絞ってある。 より多くの表現が必要な
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これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで
