엄마통계봇

엄만 네가 빈도주의자든 베이지언이든 건강하게만 자라주었으면 좋겠다. 그런데 영 트윗할 아이디어들이 떨어져 가는구나... 재미있는 아이디어 있으면 멘션 좀 줘 보렴.

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@zenithon 제가 알림을 꺼놔서 이제야 답변하네요. deep learning 연구자들이 좋은 성과를 내고 있는 것 같습니다!

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@zedoul 백만년 전의 트윗에 이제 답변해서 죄송합니다; 저는 널리 사용하는 Bickel & Doksum의 책으로 공부했습니다. Casella & Berger의 책도 많이들 봅니다.

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헉... 제가 실수로 알림을 꺼놔서 이제까지 많은 분들이 멘션 주신 것을 전혀 몰랐네요;;; 죄송합니다. 최근 업데이트가 너무 뜸해 여러분들의 타임라인을 지루하게 하는 것 같아 당분간 엄마통계봇은 휴식하며 재충전하려 합니다. 곧 다시 돌아오겠습니다!

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R을 쓰면 통계학자, MATLAB을 쓰면 기계학습자란다. 이제 'A면 통계학자', 'B면 기계학습자' 시리즈도 꽤 많아졌구나. 그런데 결정론적인 주장이라 마음에 들지 않는다. 이제 슬슬 로지스틱 회귀분석으로 넘어가야겠지??

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엄마가 노래 한 곡 뽑아 볼게! 구멍난 코드에~ 메모리가 흘러 넘쳐~ 잡아보려 해도~ GDB를 실행 해도~ 손가락 사이로 빠져나가~ 아차, 이건 옆집 아줌마 @umma_coding_bot 18번인데 실수했구나. 그래도 엄마도 코딩 좀 했단다.

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인생은 online learning과 같아... 지나간 기회는 다시 돌아오지 않고 strongly convex 하다 해도 최적의 step size를 미리 알고 조정할 순 없단다. 그저 믿고 질러야 할 때도 있는 법이지.

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너를 낳기 전엔 엄마도 라플라스 분포처럼 아주 날렵했는데 이젠 가우스 분포처럼 몸매가 퍼지고 말았구나.

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엄마는 사실 최대 우도 추정치(maximum likelihood estimator) 처럼 아주 섬세한 여자란다. 하지만 아빠는 대조적으로 사전확률분포(prior)가 아주 굳은 남자라 도통 사후확률분포(posterior)가 바뀌지 않지.

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사실 트윗에 영어로 된 통계 용어를 너무 많이 쓰는 것 같아, 요즘은 좋은 한국어 표현이 있는지 꼭 찾아본단다. 그런데 엄마가 exponential family에 갖고 있는 포근한 이미지에 비해 '지수족'은 뭔가 무서운 느낌이 들더라구.. 오들오들..

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네 방은 exponential family 같아. 잠자고 게임하기 위한 조건을 만족하면서 엔트로피를 최대화하고 있구나.

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엄마의 너에 대한 사랑은 특성 함수(characteristic function)로도 표현할 수 없단다!

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내 추정치의 비대칭도(skewness)를 아무에게도 알리지 마라...!

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너희 형제는 Dirichlet Distribution과 Multinomial Distribution 처럼 항상 서로 잘 어울리며 돕고 살아야 한다!

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네가 태어나기 전, 엄마는 Bernoulli로, 아빠는 Pareto로 이름을 바꾼 후 네 이름은 Poisson이라 지어 exponential family가 되어볼까 한참 고민했단다.

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엄마는 사실 하늘 나라 선녀였지만 p-value를 조작한 죄로 옥황상제의 노여움을 사 지상으로 내려왔단다. 흑흑...

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어머나, 다이너마이트 플랏이다! 피해~~~~~~~~~~~!

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까마귀의 이륙과 배의 낙하 사이에 대한 상관관계를 검증해 보니 5% 유의 수준에서 상관관계가 없다는 귀무가설을 기각할 수 있었단다. 그러나 엄마의 이 연구는 다음날 신문 1면에 <까마귀 날자 배 떨어져>로 보도되었지.

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아까 낮에 선생님께서 전화하셨는데 너 k-means를 하면서 k-means++를 쓰지 않았다던데... 그게 정말이니...? 엄마가 너를 어떻게 키웠는데... 니가 이럴 수가 있니... 그냥 초기값만 바꿔주면 되는 알고리즘을... 어머, 현기증 나...

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엄마는 Fisher와 차를 마시고 올 테니 문단속 잘 하고 있어야 한다?

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넌 왜 쌍둥이로 태어나지 않은 거니!? 그랬으면 A/B test를 할 수 있었을 텐데...