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[書泉_MATH @rikoushonotana]

アクチュアリー試験対策、統計検定1級対策にも使える！

『確率論・統計学　中心極限定理，確率過程とその先へ』藤田岳彦 吉田直広（東京図書）
初等確率統計の続きとして、中心極限定理、確率過程とその先へ読者をいざなう。
https://t.co/X6HJ4uygoV

[フォン @xw_z0]

@moremocha__ ち◯ちんでしょ！

[フォン @xw_z0]

@d_holi

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@asuka_kijima その時、デコピンは？

[フォン @xw_z0]

@gongon43444 @Sankei_news 世界は広し、野原は洋

[フォン @xw_z0]

@Tofu_tls2

[ビックカメラ【公式】 @biccameraE]

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@li3_chan 上裸です

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@FRIDAY_twit ブックオフなのに、本ねーじゃん！！

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@d_holi 爆睡してしまった時の堀大輔「いやー、この寝具、最高ですね」

[フォン @xw_z0]

@kaedehana1107 お大事に😭

[金子弘昌＠研究員（２４歳～６７歳）募集中 @hirokaneko226]

最適化ループに組み込めない高コストな目的関数に対する、過去のデータとメタデータを活用したベイズ最適化の論文。AIや機械学習分野のブラックボックス関数の最適化では、計算コストの削減が重要であり、計算コストの低い近似関数を代用する多忠実度ベイズ最適化（Multi-Fidelity Bayesian Optimization, MF-BO）が有効であるが、現実問題では真の最高忠実度関数の計算コストが高く、最適化ループの探索に直接組み込むことが困難。今回は過去の別タスクから得られた最高忠実度の履歴データを利用するMF-BOとして、基盤モデルを用いてメタデータから抽出したタスクの特徴表現と過去の観測データを深層カーネルで組み合わせ、現在の最適化に転移。最高忠実度関数を直接評価できなくても、過去の知識を応用してサロゲートモデルの予測精度を向上させることが可能。合成関数や分子最適化、機械学習のハイパーパラメータ調整に関する実データを用いて提案手法の検証を実施した結果。提案手法は標準的な手法と比較して良好な最適化性能を達成することを確認

https://t.co/3X3eTy0gGJ

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@Kyonyuzukidayo わほー

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@OEzpq5CE4NrCSun

[フォン @xw_z0]

@moe_millky 太もも周り、何センチですか

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@d_holi @chuto_misora 当日、いちゃもんつけて来るんだろうな

[フォン @xw_z0]

@80bopb_dqod08 @livedoornews やっと腑に落ちた

[フォン @xw_z0]

@GatiImo コソコソ練習の同接数

[まだ面白い @madaomoshiroi]

憧れのスタジアムで、一番やりたかったことを叶えた男の子がカメラに収められた瞬間...可愛すぎる