ill-identified diary

所属組織の見解などとは一切関係なく小難しい話しかしません

誤解から学ぶシリーズ

「全数調査なら何でもわかる」という誤解 - 間違えがちな母集団とサンプリングそしてベイズ統計 -

全数調査 --- 全てのデータを取得できれば統計分析は必要ない, 全てのログデータを使えば機械学習は完全にうまく行く... それらは全て誤りである. 母集団の考え方は意外と教科書でもはっきりと教えていないので, 新しい視点で説明してみた

「AIの正体は最小二乗法」記事を読み解く

小林慶一郎氏の『AIと超人類の時代 弱者がもつ強み』の解説

誤った図解から学ぶロジスティック回帰の性質

発端 www.datasciencecentral.com というData Science Central の記事が,"A good reminder that Data Science Central is completely insane" https://t.co/68esZTv88d— mat kelcey (@mat_kelcey) 2018年5月22日 (Data Science Central が完全にデタラメであ…

[教材] 今更だが, ベイズ統計とは何なのか.

もう2017年だがベイズ統計と頻度主義統計学のちがいについての説明文を書いた. 歴史的経緯による違いから実用上の利点と問題まで.