キーワード アイシア=ソリッド が含まれる動画 : 89 件中 1 - 32 件目
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【ベイズ統計その③】宇宙一わかりやすいベイズ推定【本気の解説】 #VRアカデミア #016
全力でベイズ推定について解説しました。
多分宇宙で一番分かりやすいと思います。
最尤推定の回を見てない人は、こちらも見てね! →sm34228409
sm34228409 ← 前( Bayes ② ) | ( Bayes ④)次 → sm34359207
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2018年12月31日
コミックマーケット95
3日目 東U43-b
叶数理さんと一緒!
です!
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#.04 【 Neurips 2018 Best Paper 】Neural Ordinary Differential Equations【VRアカデミア論文解説リレー】 #VRアカデミア #029
NeurIPS の 2018 の Best Paper である Neural Ordinary Differential Equations の解説です
元論文はこちら → Neural Ordinary Differential Equations http://papers.nips.cc/paper/7892-neural-ordinary-differential-equations
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【不偏分散で N-1 で割る本当の理由】自由度とはなにか【自由度のお話②】#069 #VRアカデミア
▼テーマ
不偏分散の定義にて、 N-1 で割っている本当の理由を明らかにします。
また、それと絡めて、ノリで使われがちな「自由度」とはなにかについて明らかにします。
▼目次
00:00 OP
01:00 1-1. 不偏分散の復習
03:11 1-2. ベクトルを使った定式化
05:54 1-3. 直交射影
11:57 1-4. 回転不変性
16:05 1-5. 何故N-1で割るのか?
21:33 2. 回帰分析と直交射影
27:26 3. 自由度と不偏推定
31:14 ED
▼終わりに
ご視聴ありがとうございました!
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【偽物の相関を見極めろ!】グラフィカルモデリングで変数の相関関係を把握する【いろんな分析 vol. 4 】 #056 #VRアカデミア
グラフィカルモデリングの中でも、マルコフ確率場 (Markov Random FIeld / MRF) と呼ばれる分析について紹介します。
この方法で、偽相関を見破ることが出来ます。
※因果推論と関連のあるベイジアンネットワークについては別の動画で扱います。
【参考文献】
グラフィカルモデリング (統計ライブラリー)
https://amzn.to/2WD8C47
条件付き確率から解説してあって、かなり読みやすいです!
ソースコードはこちら
https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
ご視聴ありがとうございました!
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【時系列分析②】漸化式と線型代数その2 ~固有値、固有ベクトル、対角化を攻略!~【めざせ線型代数マスター!】 #VRアカデミア #024
時系列分析に入る前に、固有値、固有ベクトル、対角化についておさらいしておこうと思います。
ここで登場する数式の気持ちをすごーく説明してみました!
これが理解できれば、学部の線型代数は(内積関連以外)ほぼ OK だと思います。
機械学習や Deep Learning 系の線型代数も、残り僅かになると思います。
この動画で是非マスターを目指してみてください!
sm34675696← 前( 漸化式と線型代数 ) | 次→このシリーズの次はそのうち
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時系列分析: mylist/64880045
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( Twitter したことある数学徒さんならわかると思います、、、!)
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【ブラックショールズ方程式への道⑥】伊藤の公式のこころを理解する【確率微分方程式の基礎】#VRアカデミア #045
ご視聴ありがとうございます!
伊藤の公式について、より直感的に深く理解するための動画です。
見てすぐは混乱があるかもしれませんが、この動画の内容を自分なりに解釈できたときこそが、伊藤の公式を理解できたときだと思います。
演習問題のヒント:
演習①
X : 平均 0、分散 b^2 σ^2 t の正規分布に従う確率変数
→ E(e^X) = exp( b^2 σ^2 t / 2) を示せ。
方針
∫_{-∞}^{+∞} e^x (1/2π b^2 σ^2 t)^{1/2} e^{ -x^2 / (2b^2 σ^2 t)} dx
を計算すれば OK 。
To 高校生: ∫_{-∞}^{+∞} (1/2π b^2 σ^2 t)^{1/2} e^{ -x^2 / (2b^2 σ^2 t)} dx = 1 と、置換積分を用いると、この積分も計算できます。
演習②
a - b^2 σ^2 / 2 < 0 のとき、
lim_{t → +∞} p( x(t) > x_0 ) = 0 を示せ
方針
x(t) > x_0
⇔ (a - b^2 σ^2 / 2) t + bw(t) > 0
⇔ w(t) > - ( (a - b^2 σ^2 / 2) / b ) t
ここで、 w(t) は平均 0 分散 σ^2 t の正規分布に従うので、
両辺√(σ^2 t) で割って正規化すると、
⇔ w(t) / √(σ^2 t) > - ( (a - b^2 σ^2 / 2) / (b √σ^2) ) √t
t → +∞ でこれが成立する確率は...?
参考文献:
【今日紹介したのはこれ】
確率システム入門 (システム制御情報ライブラリー) : https://amzn.to/2xd9Y8d
確率微分方程式 | B.エクセンダール : https://amzn.to/2Fx1fSK
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【時系列①】漸化式と線型代数その1【特性方程式の謎を解く!】 #VRアカデミア #023
時系列分析シリーズの1本目です!
この動画と次では、漸化式と線型代数について語ります。
この動画が理解できれば、大学1年次の線型代数はOKだと思います!
sm34618201 ← 前( 遺伝と R^2 ) | (Excel SUM()) 次 → sm34843665
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時系列分析: mylist/64880045
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【ブラックショールズ方程式への道⑦】Dive into 伊藤積分【確率微分方程式の基礎】#VRアカデミア #047
∫ f df/dt = f^2/2 でした、、、!
動画内の誤り一覧 http://bit.ly/error_asp
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ご視聴ありがとうございます!
今回は、伊藤積分の奥深い世界にどぼーんと潜っていきます!
確率微分方程式シリーズも残すところ後2回。
最後まで楽しんでくださいね。
参考文献:
【今日紹介したのはこれ】
確率システム入門 (システム制御情報ライブラリー) : https://amzn.to/2xd9Y8d
確率微分方程式 | B.エクセンダール : https://amzn.to/2Fx1fSK
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【深層学習】LSTM - RNN に記憶をもたせる試みその2【ディープラーニングの世界 vol. 11 】 #067 #VRアカデミア #DeepLearning
▼テーマ
LSTM を、数式ごと理解するための動画です。
LSTM が何故強いのかを理解するためには、LTSM の数式とその意図を見るのが一番です。
▼終わりに
ご視聴ありがとうございました!
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動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ!
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【雰囲気をつかむ】階層ベイズモデリング - 構造を仮定して本質を推定する【いろんな分析 vol. 7 】 #065 #VRアカデミア
▼テーマ
とても幅広いモデルに利用されている階層ベイズモデリングの解説です。
サクッと雰囲気と、実用例をまとめてみました。
おもしろ動画ランキングは必見!
GitHubはこちら → https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
▼参考文献
岩波データサイエンス Vol.1 ベイズ推論とMCMCのフリーソフト
https://amzn.to/3gOdNpl
この本に基本的なことやソフトの使い方も書いてあります。
興味を持ったかたはこの本から入門することをおすすめします!
▼終わりに
ご視聴ありがとうございました!
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【時系列分析③】ARMA過程と誤差項の意味【ついに時系列の始まり!】 #VRアカデミア #033
いよいよ時系列分析の始まりです。
今日は登場人物紹介と、誤差項に秘められた意味について解説します。
参考文献:
現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~ : https://amzn.to/2xeqCnW
経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) : https://amzn.to/2xb0cnf
確率システム入門 (システム制御情報ライブラリー) : https://amzn.to/2xd9Y8d
確率微分方程式 | B.エクセンダール : https://amzn.to/2Fx1fSK
sm35278969 ← 前( 深谷圏 ) | 次(勾配決定木) → sm35577584
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【潜在変数の関係を探る】構造方程式モデリング - 実応用の豊富な基礎分析なのです【いろんな分析 vol. 6 】 #063 #VRアカデミア
▼テーマ
因子分析の正統進化である構造方程式モデリング (Structural Equation Modeling, SEM) です。
マーケティングリサーチ文脈などで広く応用される基本的な分析ですよ!
GitHubはこちら → https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
▼参考文献
・共分散構造分析 入門編―構造方程式モデリング (統計ライブラリー)
https://amzn.to/3dAbuUG
理論が丁寧にまとまっている良書!
・M-plusとRによる構造方程式モデリング入門
https://amzn.to/3exlZJP
実践するならこちら。 M-plus や R での実施方法があります
・共分散構造分析 事例編―構造方程式モデリング | 秀樹, 豊田
https://amzn.to/2Z7DCct
ちょっととっつきづらい人にはこちら。事例が大量に載っているので、モチベーションに繋がるかも。
・パーソナリティ心理学のための統計学[心理学のための統計学6]: 構造方程式モデリング | 幸謙, 尾崎, 宏二郎, 荘島
https://amzn.to/2YwlNop
難しいことはいいから、解釈の仕方とか、ユーザー向けにまとめてるものは!? って人におすすめ!
▼終わりに
ご視聴ありがとうございました!
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【相関で情報を圧縮】主成分分析の気持ちを理解する【いろんな分析 vol. 2 】 #051 #VRアカデミア
主成分分析の考え方や実例について解説します。
ソースコードはこちら→https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
ご視聴ありがとうございました!
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【深層学習】畳み込み層の本当の意味、あなたは説明できますか?【ディープラーニングの世界 vol. 5 】 #057 #VRアカデミア #DeepLearning
CNN でおなじみの畳み込み層についての解説です。
幾何的に解釈してやると、かなり意味がわかりやすいと思います。
GitHub はこちら↓
https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
動画で用いた Google spreadsheet はこちら↓
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zABw_IwKEOu_4OjEkJAy7jnhEt0ZYRf-ez0A7Mc1RrI/edit#gid=0
ご視聴ありがとうございました!
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【書評動画?】宇宙と数学と IUT 理論【めざせ ABC 予想】 #VRアカデミア #031
「宇宙と宇宙をつなぐ数学 IUT理論の衝撃」に出てくる「宇宙」のより詳細な解説です。
この本はとてもわかり易いのでおすすめです!
Amazon → https://amzn.to/2K8ujUz
ニコニコの解説動画 → https://www.nicovideo.jp/watch/so32505721
文学YouTuber ベルさん → https://www.youtube.com/channel/UCL4QAojeGy6CJ9R2PwmlmJQ
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【機械学習に取り組むあなたにささげる】softmax function について語るよ!【関数がたり】 #VRアカデミア #011
好きな関数について語ります!今日は softmax function!!
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softmax 関数は、機械学習や Deep Learning でかなり重要な役割をするのですが、
あまり web 上には softmax 関数の良い説明が見当たらなかったので、頑張って作ってみました。
多分これが一番わかり易いと思います。
sm34057687 ← 前( logistic sigmoid ) | ( Tropical Geometry )次 → sm34120956
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【あなたはS?】logistic sigmoid function について語るよ!【関数語り】 #VRアカデミア #010
好きな関数について語ります!今日は logistic sigmoid function!!
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sm33968786 ← 前 ( Topological Data Analysis ) | ( softmax function )次 → sm34085394
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【ベイズ統計⑥】最終回!階層ベイズとMCMC【してやんよ】 #VRアカデミア #021
感動の最終回!
今までのおさらいをしつつ、実践編として、MCMCを使って階層ベイズの推定をしてみます。
sm34475088 ← 前( Bayes ⑤ ) | (決定係数)次 → sm34618201
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【ブラックショールズ方程式への道⑦-2】さいごの伊藤積分【確率微分方程式の基礎】#VRアカデミア #048
∫ f df/dt = f^2/2 でした、、、!
動画内の誤り一覧 http://bit.ly/error_asp
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ご視聴ありがとうございます!
今回は、確率微分方程式 dx = wdw の解x(t)について、深く掘り下げていきます。
演習問題について
X を平均 0 分散 σ^2t の正規分布に従う確率分布とするとき、 E(X) を求めよ。
方針
∫_{-∞}^∞ x^4 √(1/2πσ^2t) exp(-x^2/2σ^2t) dx
を計算すればOK
ヒント
√(λ/2π) = ∫_{-∞}^∞ exp(-λx^2/2) dx
の両辺を2回微分して、λにいい感じの数値を代入しよう。
確率微分方程式シリーズはここで一旦おしまいとなります。
ここまで頑張ってついてきてくれた視聴者のみなさん、ありがとうございました。
今後もいろいろな統計、機械学習、数学などに関する動画をあげていくので、一緒に楽しみましょう!
参考文献:
【今日紹介したのはこれ】
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確率微分方程式 | B.エクセンダール : https://amzn.to/2Fx1fSK
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【深層学習】関数 - なぜ「深さ」が AI を生み出しているのか?【ディープラーニングの世界 vol. 3 】 #054 #VRアカデミア #DeepLearning
Deep Learning にて現れる「深い」関数について解説してみました。
普通は、「脳神経細胞を真似た」という説明が来ますが、それには飽きたので、今回は理論的な説明をしてみました。
ご視聴ありがとうございました!
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【相関から構造を推定】因子分析の気持ちを理解する【いろんな分析 vol. 1 】#049 #VRアカデミア
新シリーズはじまりました! その名も「いろんな分析」
このシリーズでは、よく使われる統計手法をずらーっと見ていきます。
vol.1では、因子分析の魅力をお伝えします。データに潜む構造を明らかにしちゃいましょう!
ご視聴ありがとうございました!
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【のんびり解説】統計多様体の超入門!【情報幾何】 #VRアカデミア #005
YouTube からの転載です: https://www.youtube.com/watch?v=UhQ80ajAQHY
前回の対談で出てきた統計多様体について、ちゃんと説明してみました。 これを機に【情報幾何】の世界へ是非!
↓参考文献↓
岩波データサイエンス
Vol.2 https://amzn.to/2LssP85
Vol.3 https://amzn.to/2uVsv7D
Vol.4 https://amzn.to/2zVLynO
→この巻末に連続で載っています。楽なintroはこれです。
→全巻セット: https://amzn.to/2zZR49f
ガチ参考文献:
Information Geometry and Its Applications (Applied Mathematical Sciences) https://amzn.to/2zYXrtv
Information Geometry (Ergebnisse der Mathematik und ihrer Grenzgebiete. 3. Folge / A Series of Modern Surveys in Mathematics) https://amzn.to/2JKbin4
web参考文献:
https://www.google.co.jp/search?q=%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%A4%9A%E6%A7%98%E4%BD%93
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マイリスト: mylist/63728342
Twitter:https://twitter.com/AIcia_Solid/
YouTube: https://www.youtube.com/channel/UC2lJYodMaAfFeFQrGUwhlaQ
Logo:TEICAさん https://twitter.com/T_E_I_C_A
【微分幾何】多様体の内在的な定義【本編にドーナツは一切登場しません】 #VRアカデミア #008
YouTube からの転載です: https://www.youtube.com/watch?v=CiPHQVkaXNI
※動画では第6弾って言ってるけど、本当は第5弾です。
週末微分幾何シリーズという生放送の企画を受けつぎ、今回は動画で作ってみました。
多様体の内在的な定義を紹介しています!
生放送シリーズでは下準備をしていたので、ここからご覧頂いても大丈夫です!
なし ← 前 | 次 → そのうち
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週末微分幾何シリーズ: mylist/63728345
Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/
YouTube: https://www.youtube.com/channel/UC2lJYodMaAfFeFQrGUwhlaQ
Logo:TEICAさん https://twitter.com/T_E_I_C_A
【あなただけに…】block chain の仕組みだよ!【教えます…】 #VRアカデミア #013
block chain の仕組みに興味があるあなたへ!
数学風解説を用意してみました。
block chain の応用例より、仕組みの説明です。ちょっと珍しいかも?
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参考文献:
Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System https://bitcoin.org/bitcoin.pdf