ベイズ統計と統計物理（岩波）コミュのなんかひとこと☆

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コメント(18)

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僕はこの本でベイズ勉強しました。

Hopfieldの連想記憶モデルだと別の本のほうがよいかも．私のには直接には出てないですし，また，素直に「記憶」だと考えるとベイズとはちょっとずれてくるかもしれませんね．連想記憶モデルは脳のほうはともかく情報処理のほうでは，だいぶ前の流行という感じもあります．

ボルツマンマシン学習と連想記憶を結ぶ見方もあって，それだと確かに５節と関係してきますが微妙にギャップがあるし，私の本ではそこはとりあげていません．あと最近では携帯電話の符号と連想記憶モデルを関係づける田中利幸さん（東北大の田中さんではなく京大のほう）の仕事があります．

[6] mixiユーザー 11月18日 01:19

はじめまして、よろしくお願いします。
ようやく購入することができ、読みはじめています。まだコメントまでできないですが、勉強させていただこうと思っています。
私のテーマは、発達障害と行動分析学です。ひろくは、行動経済学、学習心理学、発達心理学、臨床心理学などに興味があります。

[7] mixiユーザー 11月18日 01:40

すいません．一瞬ですが品切れだったようです．

[8] mixiユーザー 11月19日 13:07

余裕を読みこなせるレベルにないですが、勉強させていただこうと思いますm(__)m

[10] mixiユーザー 12月12日 00:24

どうもありがとうございます．

[11] mixiユーザー 12月12日 02:21

初心者です、

やさしい書き方だだまされていますが、、、正直、難しいです。

皆さん僕の疑問解決してください、よろしくお願いいたします。。。。。

[12] mixiユーザー 03月13日 12:35

数年前に本書を図書館で借りてきて読みました。昨日再び借りてきたところです。まだ買っていなくてすいません。

数日前に、
荒い写真の空白を埋める数学の魔法「compressed sensing」！（動画あり）
http://www.gizmodo.jp/2010/03/post_6825.html
というのがどこからか出てきました。

これは、本書の5.3の画像修復と関係があるでしょうか？

[13] mixiユーザー 03月15日 17:38

compressed sensingというのは，最近話題のようですが，5.3のとは別のやり方ですね．L1罰金というのに関係していて，L1罰金はベイズの枠組みでも解釈できますが，モデルも事前分布も別のものです．世の中いろいろありますし，「最新の手法」を追いかけていても，それがわかったころには最新ではなくなっているのが常ですから，ゆっくり勉強してください．

[14] mixiユーザー 03月25日 00:26

abiさま、>13
ありがとうございました。間が開いてしまいました。
分かりませんが、compressed sensingはどちらかというと補間とか補外のような感じでしょうか。前提条件もあるようで・・。
ベイズはそれに比べると汎用的なのかもしれません。汎用的なものはは場合によっては専門的なものに負けますが、広い範囲で使える利点があるのでしょう。

[15] mixiユーザー 03月25日 20:03

>ベイズはそれに比べると汎用的なのかもしれません
むしろ逆だと思います．

[16] mixiユーザー 03月29日 00:05

>15 abi様、ありがとうございます。

>>ベイズはそれに比べると汎用的なのかもしれません
>むしろ逆だと思います．

とおっしゃったのは、画像処理的な分野ではベイズはむしろ汎用的ではない、と言う意味でしょうか。私は分からないのですが、ベイズの応用範囲は一般にはかなり広いような印象があったので・・・。最近見つけた論文で、まだ読んではいませんが、
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1459372/
Simple and accurate estimation of ancestral protein sequences
というのがあり、これにもベイズが出てくるようです。またベイズか、おーすごい、とか思ってしまいました。この論文がその業界ではどのように評価されているのか、私には全く分かりませんが。

[17] mixiユーザー 03月29日 21:12

汎用というだけなら「統計」とか「機械学習」とか「物理学」とか「大学ノート」（笑）も汎用ですよね．「枠組みや言語が与えられてそれを特定の分野にカスタマイズして使う」と「ある手法とかソフトとかを機械的に適用していろいろなことに使える」とに分けた場合，どちらが「汎用」でしょうか．ここでは後者が汎用である，という意味で言っています．

別な言い方をすれば，まだ概念の種類とか包括範囲の広さがよくわかっておられないのかもしれません．小麦粉とカステラを比べて小麦粉が広く使われているから汎用，といわれても少し違う，というのに似ているかもしれません．

あまりあせらないで，年単位でゆっくり勉強されるのが良いのではないでしょうか．

[18] mixiユーザー 03月29日 23:29

なるほど。含蓄深いご説明ありがとうございました。

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