えっとですね。この種の（タイトルに書いたような）議論の時には、「証明」「相関」「無い」という言葉について意味内容を確認しておく事が肝要です。それが疎かになっては、話がいつまでも噛み合いません。 範囲 範囲を考える事も重要でしょう。空間的時間的な範囲のとり方によって、確認出来るか出来ないか違ってくる。私の部屋に○○という生き物がいるかどうか、というのと、広大な宇宙空間を対象にする物理学や天文学とでは、全然異なってくるでしょう。あるいは、医学のように、ある病気にどのような治療が効果的かを探る、といった場合には、その範囲は無限であると考える事も出来ます（将来その病気になる人、という所を概念的に考慮したりする）。 証明 私達が経験する現象について、数学のように厳密な意味で何かを「証明」する、と言う事が出来るかどうか。帰納的推論の難点もあります。上に書いたように、対象のとる範囲が無限の場合（有限の場
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
I need to determine the KL-divergence between two Gaussians. I am comparing my results to these, but I can't reproduce their result. My result is obviously wrong, because the KL is not 0 for KL(p, p). I wonder where I am doing a mistake and ask if anyone can spot it. Let $p(x) = N(\mu_1, \sigma_1)$ and $q(x) = N(\mu_2, \sigma_2)$. From Bishop's PRML I know that $$KL(p, q) = - \int p(x) \log q(x) d
目次 1. 『コンプガチャの数理 -コンプに必要な期待回数の計算方法について-』 2. 『「数学的ゲームデザイン」というアプローチ』 3. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その1-』 4. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その2-』 目的 コンプガチャのコンプに必要な回数を求める問題は「The Coupon Collector's Problem」と呼ばれる数学モデルの枠組みに沿った美しい問題である事を述べ，いくつかの有用な結果を示す。 ※ あくまで個人研究のつもりで書いたので，色々不備があるかもしれません。その際は一言頂けると助かります。 定義 コンプガチャ問題を Coupon Collector's Problem に準じた形で書くと以下の様になる： 「全部で n 種類のアイテムがあって，1つのガチャの中にアイテムが1つ入って
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Receiver operating characteristic|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より
統計科学のための電子図書システムのWebページ -- Electronic Books for Statistical Analysis on WWW -- 本 Web ページは, 著者, 出版社等の許可を得た統計科学に関わる 書籍を電子化し, 公開することを目的としている. 統計科学, 中でも その理論に関わる書籍は年月の経過にも関わらず普遍的で有用な 知見を有しているものが多い. しかしながら, 多くが実際に 利用されることなく埋もれてしまっている. また, 過去に出版された 優れた教科書等も時代の流れの中で散逸してしまっている. 一方, 近年のネットワーク, 情報の電子化の技術の発展により, だれもが 簡単に, 情報の電子化, 公開が可能な状況である. そこで本ページでは, 著作権者等の協力を得, 絶版等で手に入らなくなった 統計科学の理論及び応用に関する書籍を電子化し, 広く社
【科学】 2010年8月25日 司法関係者が統計学を理解できないと – サイエンスポータルレビュー この記事にはちょっとびっくりしました。何がびっくりしたって、記事中で紹介されている法廷の現場における科学者の証言の扱いについてです。 最初の基調講演者、津田敏秀・岡山大学大学院環境学研究科教授の指摘からも事態の深刻さが読み取れた。津田氏は疫学が専門の医師として、水俣病を初めとする多くの環境裁判の法廷で証言してきた経験を持つ。 氏の指摘の中で、多くの人がありそうだと感じるだろう、と思われることがあった。裁判官を含む司法関係者の多くが、疫学の基本である統計学を理解していないということだ。確率というものが理解できない結果、「95%の確率でこれこれのことが言える」という科学者の証言に対し、「では残り5%はどうなのか」といったやりとりにしばしば論点が移され、結果的に「5%」の方が勝ってしまうことが「日
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