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【役に立たない？】37.自然選択の数理【統計量】
再び生物学、特に今回から進化（集団遺伝学）についてお話していきたいと思います。
これまで話してきた内容の多くが再出するシリーズになる予定なので、ぜひ昔の動画も合わせて楽しんでいただけると嬉しいです☼
※動画中に厳密ではない表現や、単純に勘違いや間違いが含まれる可能性もありますので、ご了承の上、ご視聴ください。
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VRアカデミア：https://sites.google.com/view/vr-academia/
YouTube版：https://www.youtube.com/watch?v=88MnQLevD-U
今回のお話：進化生物学、集団遺伝学、Wright-Fisherモデル（ライトフィッシャーモデル）、自然選択、適応度、共分散、回帰分析、（Price方程式）プライス方程式、進化的に安定な状態、ダーウィン
＜企画＞まじっくあわ～
＜プロット＞プルギS、ふ〜、誰彼人
＜感謝をさせて頂きたい方々＞動画に記載
＜前＞sm36228203 ＜次＞sm36413889
＜他の解説とか＞mylist/59068341
＜他の動画とか＞mylist/58010751
＜ニコニ広告ありがとうございます＞ふとん犬さま、Åkiraさま、Overlaplightさま、ほぼ０さま
CMA-ES (共分散行列適応進化戦略) アルゴリズム解説 #VRアカデミア
紹介論文：The CMA Evolution Strategy: A Tutorial
https://arxiv.org/abs/1604.00772
どうも．VRアカデミア事務員のせがわです．今日は微分情報を使わずに最適化計算ができるBlack Box Optimizationのうちの一つ，CMA-ES（Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy）のアルゴリズムについて概要を説明します．ニューラルネットワークのハイパーパラメータの調節や形状最適化など様々な状況で使われています．
注意：発表者の私は最適化計算，進化戦略の専門家ではないため，不正確な内容を言っている可能性があります．正しい情報については元の論文を参照してください．
