ちょっと深層強化学習を勉強しようと思いまして、ついでに(?) windowsのwsl2に新しいubuntu 22.04を入れようと思い立ちましたのでそのメモと、 tensorflowとpytorchのGPU深層学習環境の整備について書いていこうかと思います。 WSL2の初期設定 Linux環境…
どうもお久しぶりです! 諸事情により全然ブログが更新できず、ぐぬぬって感じです。 まぁあと2,3年はこんな感じが続きそうですが、すきを見て書ければと思います。 で、今回はChromebookに論文執筆環境を設定するお話です。 今時Overleafもあるので普通にブ…
大数の法則はいろいろな書籍で言及される超有名な法則なわけですが、 昨今の機械学習などではこれを少し発展させて、 所々の仮定のもとで以下の一様大数の法則を用いたりします。 いわゆる大数の法則との違いは関数クラスでsupをとっているところです。 機械…
新しい物好きなのでwsl2上のUbuntuを以下の記事に従って22.04にアップデートしたところ、 zenn.dev 見事にRstudioが動かなくなりました!! 今回は対応策について調べたことをまとめておきます! といっても以下のRstudioのコミュニティのissueが全てではあ…
ベイズモデリングや時系列なんかをやっていると PythonよりもR (rstan) を使いたくなる時がたまにあります(一番下の参考書などご参照)。 で、そういった時に、windowsだと以下のツイートのように、 現在のStanの計算は、WindowsよりLinuxの方が3倍ぐらい速い…
今回はファイナンスのジャーナルThe Journal of Financeなどで、 false discovery, p-hacking, harkingなどという形で、 直近の数年くらい盛り上がっている多重比較の問題を取り上げたいと思います。 多重比較とは 多重比較について詳しいことは天下のTJO氏…
GPU(RTX 3060 ti)を積んだwindowsにて lightGBMのGPU版を使えるようにセットアップしたので その作業メモとなります。 参考となる公式ページはこちらです。 LightGBM/python-package at master · microsoft/LightGBM · GitHub 事前に必要なもの Visual Stu…
時系列系の分析をしていく中で、状態空間モデルを使うこともあるかと思います。 その際、シンプルなカルマンフィルタであってもなかなか複雑だったりして 思うようにコーディングできなかったりします。 そこで、Python実装時のforループ劇遅問題含めてまと…
GPU(RTX 3060 ti)を積んだwindowsにて pytorchを使えるようにCUDAをセットアップしたので その作業メモとなります。 (Dockerが使えれば楽なのですが、Windows版のDockerでcuda使うためには 現時点ではinsider previewに登録しないとダメっぽいので...) 事…
※今回の記事は専門じゃないことを記載しているので、間違いがあるかもですが、その際はコメントいただけると幸いです。 さて、今更感がありますが、東芝のシミュレーテッド分岐マシン(以下SBM)なるソルバーを使ってみました。 www.global.toshiba このSBMと…
Pythonでのベイズを勉強しようと思い、 ちょうどpymc3対応だった『Pythonによるベイズ統計学入門』 のコードを動かそうとした際のエラー対応メモとなります。 なお、コードは github.com をご参照ください。 エラー1: module 'arviz' has no attribute 'gewe…
今回は、「モーテル問題」「秘書問題」「浜辺の美女問題」 と言われる問題を確認してみたいと思います。 秘書問題 秘書を1人雇いたいとする。 人が応募してきている。 応募者には順位が付けられ、複数の応募者が同じ順位になることはない。 無作為な順序で1…
ノイズの影響が大きいデータを扱う際(以下のmediumなど)は、 正則化などで対応することが多いと思いますが、 具体的にどういうロジックでノイズの影響を緩和しているのかを、 Ridgeを題材に確認したいと思います。 medium.com Ridge回帰 確率ベクトルの標…
よくある統計の本などでは、最小二乗法や最尤法などの標本での議論かと思いますが、 一風変わった見方で取り組んでいる本を見かけましたので備忘メモしてみました。 ま、得られる結果はごくごく普通のことなのですが笑、 関数空間っぽさがあってよかったです…
注意:この記事で取り扱っているスクレイピング先のサイトの仕様が変わってました。記事で紹介している手法は汎用的なものなので、皆さん他のサイトで工夫して使っていただけると幸いです 今回はseleniumを使ったwebクローリング&スクレイピングの記事になり…
さて、今日はコンプガチャにまつわる確率について書いていきたいと思います。
dw-dw-dt.hatenablog.com 以前こちらの記事で、何回も繰り返されるゲームでは 一回当たりの期待値だけじゃなくって、分散も考えて 投資をすることで、実現するリターン面で良いですよね、 って記事を書いたのですが、その続きになります。
データ分析をする際は、交差検証(クロスバリデーション)してパラメータを決めることが多いと思います。 クロスバリデーションすることでテストデータでの精度が上がる傾向があるのは経験的にも感覚的にもなんとなくわかるのですが、 それがどういう原理に…
分散投資をするとリスクが減ってそれに伴ってリターンも減る というのはよく知られています。 が!実は少し視点を変えてみると、リターンも増えるよね。 という話を書いていきたいと思います。
これって計算できったけ? って悩まないようにとりあえずまとめていきます(主に停止時刻系) 今後も継続的に加筆していく予定です.
さて今回は、細かいところはすっ飛ばして、 最適制御についてやっていきたいと思います。 (無限期間の典型的なやつについてです。)
さて、今回はMalliavin Calculusの計算練習をしてみたいと思います! 細かな数学的な背景はさておき、くらいの軽いノリ(時刻s時点のブラウン運動をちょびっと変化させた的な)で始めていきたいと思います。
トレンド定常過程と単位根過程というのは、 ともに線形なトレンドを有する確率過程ですが、 特に予測の観点では、分散が増大していくかどうかが大きく異なっており、 どちらの過程なのかの判断はとても大切です。 今回はその定義、正確ですか?ってお話
昔、数学の先生が 「確率過程はωを一つとってきてもパスは一本には定まらない。 一本もどきで定まる。」 って言ってて!!!ってなったことがありました。 今回はそれがどういうことなのかというお話です。
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