機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less
If文から機械学習への道
機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less
宝くじのルールの穴を突いて28億円以上を荒稼ぎした老夫婦の物語
by Pixabay アメリカ・ミシガン州の片田舎でコンビニを経営していた老夫婦が、公営の宝くじに設けられたルールの穴をついて2600万ドル(約28億2240万円)もの賞金を手にしていたことが分かりました。一躍有名になったこの夫婦の元にはハリウッドで映画化するという話まで持ち上がっているとのことです。 Jerry and Marge Selbee: How a retired couple won millions using a lottery loophole - 60 Minutes - CBS News https://www.cbsnews.com/news/jerry-and-marge-selbee-how-a-retired-couple-won-millions-using-a-lottery-loophole-60-minutes/ 2018年にアメリカ人が購入した州営
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※マイナビ、リクルートなど各社のプロモーションを含みます。 ※この記事は有料職業紹介(許可番号:13-ユ-314522)の厚生労働大臣許可を受けている株式会社コレックが制作しています。 入社後のパフォーマンスが良くないが転職時の面接だけは、やたらとうまい人がいる。 転職の面接を突破するだけのテクニックを教えるのはあまり本質的ではないが、面接だけ得意な人の技術は参考になるので今回は転職面接だけうまい人について話す。 今回記事作成にあたり、転職面接だけうまい人に悲惨な目にあわされ続けてきた方から多くのアドバイスをいただいた。意外と多くの企業が同じ被害にあっているようだ。 あとで詳しく述べるが読者の中で転職活動を進めている人があればまず ビズリーチに登録しよう。 本記事で取り上げるような面接のテクニックも含めて、各業界に詳しいエージェントがサポートしてくれるのとスカウトメールを受け取ることができ
為替と株の予測の話
トップカンファレンスへの論文採択に向けて（AI研究分野版）/ Toward paper acceptance at top conferences (AI...
ロボットから自動運転車、はては囲碁・将棋といったゲームまで、昨今多くの「AI」が世間をにぎわせています。 その中のキーワードとして、「強化学習」というものがあります。そうした意味では、数ある機械学習の手法の中で最も注目されている(そして誇張されている・・・)手法ともいえるかもしれません。 今回はその強化学習という手法について、基礎から最近目覚ましい精度を出しているDeep Q-learning(いわゆるドキュン、DQNです)まで、その発展の流れと仕組みについて解説をしていきたいと思います。 本記事の内容をベースに、ハンズオンイベントを開催しました(PyConJPのTalkの増補改訂版) Pythonではじめる強化学習 OpenAI Gym 体験ハンズオン 講義資料の方が図解が豊富なので、数式とかちょっと、という場合はこちらがおすすめです。 Tech-Circle #18 Pythonではじ
「デッサンの練習をしてください」「こちとら美大でデッサンやりまくってましたけど」編集者の言い方が独自解釈すぎてつらい - Togetter
丘村奈央子 @okmr09 言葉でも似たようなところがあって、例えば「もっと高級感のある文に」みたいな言い方をされたとき、相手が求めるものが「老舗旅館の高級」と「ラグジュアリーホテルの高級」とどちらが近いのか会話で探ったりする。そこで答えられる人はいいけど、本人内でも定まっていないと雰囲気話に終始する。 twitter.com/wakasatominori… 2018-02-18 12:38:01
会社員の年収と「嫁ブロック」について｜えとみほ
採用面談をしていて思ったことなどを少し。 弊社のような極めて小さな会社の場合、言わずもがな一番苦労するのは人の採用である。最近の私の主な仕事はもっぱら採用絡みだ。ありがたいことに応募はたくさんあるのだけど、なかなかホイホイと人は採れない。 決して「いい人がいない」というわけではなく、いい人がいてもタイミングが合わなかったり、条件が折り合わなかったりで、こちらからお見送りすることもあれば、先方からお断りされることもある。 お見送り＆お断りで一番多いのは、年収レンジが合わないケースだ。そして噂には聞いていたが「嫁ブロック」も存在する。最初は嫁を盾にとった年収交渉なのかなと思っていたのだが、本当に嫁が条件を一歩も譲らなくて泣きそうになっている人もいるのだ。 会社員の年収はスキル・経験だけでは決まらない私自身も嫁の立場なので、夫に少しでもたくさん稼いできてもらいたいという気持ちは理解できる。まして
「ピータースのコイントス」は「大勢の参加者の平均」を求めると必ずプラスになる賭け事に見えるのに、実際に何度も挑むと大敗を喫することになる魔のコインゲームです。ピータースのコイントスを考案したオーレ・ピータース氏は、当該ゲームの恐ろしさが一発で分かるシミュレーターを公開しています。 The infamous coin toss – Ergodicity economics https://ergodicityeconomics.com/2023/07/28/the-infamous-coin-toss/ ピータースのコイントスのルールは以下の通り。 ・所持金は100ドルからスタート ・コインを投げて表が出たら所持金の50％を追加でもらえる ・コインを投げて裏が出たら所持金の40％を没収される ・コイントスは何回繰り返してもOK ルールをパッと読むと「もらえる割合の方が没収される割合よりも大き
ずいぶん前に「ギャンブルの心理学：攻略法と必勝法」というエントリーで、どうして「パチンコや競馬には必勝法がある」と思い込まされている人たちがなぜこれほどたくさんいるのかについての考察を書いたが、今回は本当の必勝法の話。それも実際にそれをビジネスにしている会社でしばらく働いていたMBAのクラスメートから聞いた話なので、かなり信頼できる。 ビジネスモデルは至ってシンプル。「カジノが提供するJackpot付きのスロットマシンでの＄１の投資に対する期待値が＄１以上になったところで人を送り込んでマシンを占領し、Jackpotが出るまでスロットマシンをまわし続けること」である。 「Jackpot付きのスロットマシン」とは、数台〜十数台のスロットマシンをつなぎ、それぞれのマシンからの売り上げの３〜５％をJackpotに貯めておき、最初にJackpot（特定の数字の組み合わせ）を出したスロットマシンにその
｢今すぐ10万円損｣と｢50%の確率で損しないが､50%の確率で今すぐ20万円損｣どちらが賢い選択か 人が損しそうになるとリスク冒す訳
【問題1】は、80％の確率で10万円獲得できる一方、20％の確率で1万円しか得られないという選択肢aと、今すぐ8万円を獲得できる選択肢bとで、どちらを選ぶか、という問題でした。皆さんの選択をお聞きします。 aを選ばれた方？ （約20％が挙手） bを選ばれた方？ （約80％が挙手） およそ8割の方はbを選んだということで、多数派が選んだのはbであるということを確認しましょう。そこでbを選ばれた方にお聞きします。なぜaではなく、bを選びましたか？ 【A】bは確実に8万円もらえます。aを選んだら、80％の確率で10万円もらえるとはいえ、20％の確率で1万円しかもらえないわけで、やはりそのリスクは避けたいと思いました。 【岩澤】ありがとう。こういうのが、多くの人の考え方だと思います。このAさんのような考え方、経済学では選択における好みの問題なので「選好（preference）」と呼びますが、Aさん
吉祥寺.pm30 で、チューニングがテーマだったので、マネージャとメンバー間で期待値をチューニングするという LT をしてきた。 トークタイトルは熊とワルツを。トム・デマルコの本です。 熊とワルツを リスクを愉しむプロジェクト管理 作者:トム デマルコ,ティモシー リスター日経BPAmazon 「管理」という言葉 「管理」と訳される単語は色々ある goo 和英辞書 によると 〔経営〕management 〔経営，運営〕administration 〔統制〕control 〔監督〕supervision 英辞郎 on the WEB によると administration〔【略】admin. ; adm.〕 caretaking（建物・土地などの） caretaking〈英〉（学校などの公共施設の） charge conduct（業務などの） control custody（大事な物の） d
経営者は黒字に逃げてはいけない サイバーエージェントが実行した事業転換の要諦 | DHBR最新号から｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
1973年、福井県生まれ。1997年、青山学院大学卒業後、人材サービス会社のインテリジェンスに入社。1998年にサイバーエージェントを設立、代表取締役社長に就任。2000年に史上最年少（当時）の26歳で東証マザーズ上場後、2014年には東証1部へ市場変更。新経済連盟副代表理事。 企業が持続的な成長を遂げるためには、過去の成功体験に囚われることなく、経営環境の変化に対応し続けなければならない。サイバーエージェントは、創業から20年にも満たない短期間で、3度にわたる大胆な事業転換を実行してきた。同社代表取締役社長を務める藤田晋氏は、自社の転換点をどう見極め、いかに実践したのか。目先の黒字を追求し一時の安心を得るのではなく、たとえ大きな痛みを伴っても、覚悟を持って将来につながる投資を続ける。さまざまな失敗を乗り越える中でたどり着いた、藤田氏の経営哲学が語られる。 『DIAMOND ハーバード・ビ
昨年から、マネージャーとしての僕を一緒に働いているチームメンバーに評価してもらうというのをはじめました。評価方法は50個ほどの質問項目が書かれたアンケートに1点(No)〜4点(Yes)をつけてもらうというものです。人数は10人くらいです。 質問項目の詳細は最後に掲載します。 この取組は会社でオフィシャルに実施してるわけではなくて、あくまでも僕が個人的に取り組んでいるものです。 何故始めたのか？ ここ数年はリーダーやマネージャーという役割をやるようになり、以下のようなことに困っていました。 マネージャーが成長するには自分の上司からの評価だけでは不十分 一緒に仕事をし、影響を及ぼし合っているのはチームメンバーである 評価者と被評価者が非対称の関係になっており、評価する側が偉いみたいになってくる リーダーやマネージャーは上下関係というより役割だと思っているので、そうはなりたくない そういう役割を
サンクトペテルブルクのパラドックス - Wikipedia
ダニエル・ベルヌーイ サンクトペテルブルクのパラドックス (St. Petersburg paradox) は、意思決定理論におけるパラドックスの一つである。極めて少ない確率で極めて大きな利益が得られるような事例では、期待値が発散する場合があるが、このようなときに生まれる逆説である。サンクトペテルブルクの賭け、サンクトペテルブルクの問題などとも呼ばれる。「サンクトペテルブルク」の部分は表記に揺れがある。 1738年、サンクトペテルブルクに住んでいたダニエル・ベルヌーイが、学術雑誌『ペテルブルク帝国アカデミー論集』の論文「リスクの測定に関する新しい理論」で発表した。その目的は、期待値による古典的な「公平さ」が現実には必ずしも適用できないことを示し、「効用」（ラテン語: emolumentum）についての新しい理論を展開することであった。 パラドックスの内容[編集] 偏りのないコイン[注釈 1
強化学習入門 ～これから強化学習を学びたい人のための基礎知識～ - Platinum Data Blog by BrainPad
こんにちは。アナリティクスサービス本部の仲田です。 本日は、「強化学習」について、その基礎的なアルゴリズムと、簡単なデモをご紹介します。 強化学習とは機械学習の手法のひとつ (画像はhttps://www.engadget.com/2016/03/12/watch-alphago-vs-lee-sedol-round-3-live-right-now/より) 「強化学習（Reinforcement Learning）」と呼ばれる学問分野をご存知でしょうか。 機械学習にはさまざまな分類方法がありますが、「教師付き学習（Supervised Learning）」「教師なし学習（Unsupervised Learning）」「強化学習」という3種類に分ける考え方があります。 この考え方では、強化学習は機械学習のひとつの大きな分野をなすということになります。 (画像は UCL Course on
【問題】 あなたは今から、20人の異性と順番にお見合いします。 ここでルールがあります。 １ 結婚を申し込んだとき、相手から断られることはないものとする。 ２ 結婚を申し込めるのは、一度だけ。 ３ 一度断った相手とは、二度と会えない。 さてここであなたは、できる限りベストな異性と結婚したいと思いました。 こんなとき、あなたなら、どうしますか？ あらためましてこんばんは。ゆうきゆうです。 さて「ゆうメンタルクリニック」では、引き続きスタッフを募集しています。 特に現在、 「看護職」の方、また「検査技師」の方を、強く募集しております。 ご興味あります方は、こちらからぜひ！ ⇒ http://yucl.net/bosyu 週に１日からでも可能です。 また現在、自分の書籍がまったり発売してます。 ◆ 「相手の心の中が怖いくらい見える心理術」 http://amazon.co.jp/o/ASIN/4
「機械学習とビジネスを橋渡しするものこそ評価指標であり, "全てのビジネスは条件付期待値の最大化問題として書ける"」という話の問題点と代替案 - ill-identified diary
概要 はじめに I. 条件付き期待値が全てか? i 条件付き「期待値」だけでよいのか? ii 条件付き期待値の条件とはなにか? メディアミックスモデルを例に 外挿と選択バイアス 補足: 条件付き期待値の条件付けに関して II. 機械学習の性能評価 ≠ ビジネスモデル なのか? 分類モデルと確率の推定 確率推定の評価はできるのか III. こういう話の教科書・参考書はないのか? まとめ 参考文献 概要 『機械学習とビジネスを橋渡しするものこそ評価指標であり, ”全てのビジネスは条件付期待値の最大化問題として書ける”仮説についての一考察 - 株式会社ホクソエムのブログ』というブログ記事に対する私の昨日の twitter での連続投稿の話を書き改め, 説明不足な部分を補った. 昨日と同様に, (I) 条件付き期待値だけでよいか, (II) ビジネスモデルと機械学習の性能評価は一致しないのか, (
期待値コントロールの技術 | サイボウズ式
マネジメント 新しいチームのあり方を探求 就活 就活生必見！サイボウズの疑問 ティール組織 会社の「あたりまえ」が変わる 多様性 100人100通りの個性 ワークスタイル 働き方、生き方、もっと自由に 青野慶久 サイボウズ社長の想いと覚悟 キャリア 人生の「積み上げ方」を見直す 複業 複数の「本業」をもつ働き方 人事制度 多様な働き方を支える仕組み マンガ サクッと手軽に読める！ サイボウズ式編集部より：著名ブロガーを招いて、チームワークや働き方に関するコラムを執筆いただく「ブロガーズ・コラム」。今回は、日野瑛太郎さんによる「社内評価を上げ、チームでビジネスを成功に導く期待値の考え方」について。 「自分としては精一杯頑張っているつもりなのだけど、会社ではあまり評価されていない」という悩みを聞くことがあります。 仕事の成果はあくまで結果で測るものなので、「頑張っている」という姿勢だけでは評価
常に期待を超える成果を出し続ける方法「期待値コントロール」
仕事の依頼を「おまかせください！」とうけたものの、取りかかってみると意外と大変で、あとで「やっぱりできません」と泣きを入れるハメに…… これではカッコ悪いし、評価もガタ落ちでしょう。 一方、最小の労力で最小の成果しか出していないのに、［期待を超えた」と最高の評価を受けている人がいます。 いったいなにが違うのでしょうか？ 今回はもっとも大きな違いである「期待値コントロール」について、お話します。 評価とは、成果から期待を差し引いたものまず、評価とは得られた成果からもともとの期待を差し引いたものです。 評価＝成果ー期待そのため、 成果＞期待：よくやった成果＝期待：まあいいね成果＜期待：ふざけんなという図式が成り立ちます。 したがって、期待を超える成果を出す（成果＞期待）には 成果を増やす期待を減らすのいずれか（もしくは両方）が必要です。 期待を超える方法は、成果を増やすだけではない期待を超える
「期待値を上回るサービス」が感動を呼ぶネットショップのコミュニケーション | 楽天市場公式 ネットショップの教科書 オンライン版
この記事は、書籍『楽天市場公式 ネットショップの教科書』の内容を、Web担当者Forum用に抜粋してオンライン版として公開するものです。本書は楽天市場に出店するネットショップの運営ノウハウ、繁盛する秘訣を楽天スタッフ自らが書き下ろした、唯一の公式解説書です。 『楽天市場公式 ネットショップの教科書』 ISBN97848443246071,600円（税込 1,680 円）楽天大学 編 ／三木谷 浩史 監修 この本を楽天ブックスで注文する 感動コミュニケーションを設計する ――究極の対面販売の秘訣1 魅力あるお店、お客様から好かれるお店を作りたいとショップ運営者の誰もが思っています。では、魅力を感じてもらい、好かれるために、お店はお客様に対して何をすればよいのでしょうか。そのためには「よいサービス」を提供すればよいわけですが、「よいサービス」とは何なのかを考えてみましょう。ここではお客様から評
ダニエル・カーネマン（2002年 ノーベル経済学賞受賞）が提唱したピーク・エンドの法則というものがある（「ピーク“と”エンド」が重要と言っており、「終わりよければ全てよし」とは少し違う）。Wikipediaから引用するとこういう意味だ。 われわれは自分自身の過去の経験を、ほとんど完全にそのピーク（絶頂）時にどうだったか（嬉しかったか悲しかったか）ならびにそれがどう終わったかだけで判定する、という法則である。 カーネマンが「ピーク・エンドの法則」を証明するために行った実験は以下のようなものだ。 A.冷たい水( 14℃)に60秒間手を浸す。 B.冷たい水( 14℃)に90秒間手を浸す。ただし、最後の30秒間は徐々に水温が上昇する。 被験者にもう一度実験するとしたらどちらが良いかと聞くと、Aを選ぶのが自然に思える（体験している「苦痛の総量」はAの方がはるかに小さい）。しかし、被験者の大半はBを選
トピック「映画監督」について 6月18日（土）に禁断の幕があがる。 日本ホラー界で知らない人はいない幽霊？が戦ってしまうと言うのだ。 sadakovskayako.jp ジェイソンVSフレディが海外版夢の対決なら日本なら貞子VS伽倻子で異論はない。 「リング」は発想とTVから出てくる恐怖シーンにノックアウトされ「呪怨」は布団に入るのも恐怖するレベルだった。 映画「リング」 最も有名なホラーキャラクター 映画「呪怨」 最も怖い映画シリーズ 堂々の1位。 まさにリュウに対するケン。リョウに対する親友にして最大のライバル、ガルシア。 サイモンに対するガーファンクル！ウッチャンに対するナンちゃん！ 言えばキリがない。それぐらい凄い両者がスクリーンで激突してしまう。 スポンサーリンク タイトルだけ見ればホラーというよりお祭り映画の側面が強そうに思えるし、悪く言えば内容は見掛け倒しの可能性が高いと思っ
｢1年以内に辞める若者｣が続々生まれるワケ
「よろしくお願いします」「質問してもいいですか？」と一生懸命に話しかけてくる姿勢が「新たな気持ちで仕事に臨まねばならない」と仕事に対する意欲を高めてくれます。 筆者にも同様の経験があります。入社して数年後、新入社員が1000名近く入社し、筆者の職場では所属する社員の3分の1が新人に。教える相手の多さに悲鳴を上げそうになりましたが、熱心に学ぶ姿勢で職場が活気づいたことを鮮明に覚えています。 みなさんの職場には新入社員が配属されましたか？ ちなみに世間は売り手市場です。キャリタス就活の調査（2018年10月）によると、就職活動で志望度合いが高い会社に入社できた新入社員は7割を超えています。 新入社員たちは期待値が相当に上がっている こうした状況下、新入社員たちは、接客がしたい、専門性を身に付けたい、地方創生に貢献したい……など、入社後の「やりたいこと」に対して期待値が相当に上がっているようです
Malta Gaming Authority ( MGA ) เป็นหนึ่งในหน่วยงานกำกับดูแลการเล่นเกมชั้นนำทั่วโลก ผู้รับอนุญาต ตรวจสอบ สถานะการอนุญาติ URL หรือบริการเกม หน่วยงาน ที่คอยกำกับดูแลและเป็นอิสระ รับผิดชอบระเบียบข้องบังคับ ด้านการกำกับดูแลของกิจกรรม การเล่นเกมทั้งหมด ระบบการทำงานมีประสิทธิภาพจริง ซึ่งเป็นไปตามข้อกำหนดด้านกฏระเบียบ ที่เข้มงวดของยุโรป BMM Testlabs เป็นห้องปฏิบัติการ ที่มีหน้าที่ทดสอบเกมอิสระ ได้รับการรั
# 測度論を勉強せずにルベーグ積分を使うための期待値の性質 ## はじめに 統計・機械学習では確率変数 $X$ に関する期待値 $\mathbb{E} [X]$ について議論することがよくあります
顧客の期待値を“下げる”IT営業、「満足の科学」のススメ
程度や状況の差こそあれ、契約した顧客企業から大きな期待を受けるのはうれしい。顧客のシステム構築に携わるSE（システムエンジニア）やIT営業ならば、普通に抱く感情だろう。うれしい感情が、「期待に応えて、顧客を満足させたい」といった仕事のモチベーションにもつながる。 しかし、顧客満足度を高める上で、顧客からの期待が過剰に高まっている状態は危険だ。IT営業のコンサルタントなどに携わるネットコマースの斎藤昌義氏は「顧客の期待値をあらかじめ下げることこそ、IT営業の仕事だ」と断言する。 もちろん、競合他社と競っている商談の過程で、後ろ向きの提案しかできないITベンダーに勝ち目はない。つまり、IT営業には、商談の進ちょくや受注の可能性を考えながら、上手に顧客の期待値を制御する手腕が問われるのだ。 期待との落差が満足度を決める 顧客の期待を下げておくのは、顧客の満足度がシステムに対する事前の期待値と最終
クライアントに当初約束した以上のものを提供できるとしたら、あなたならどうしますか？ クライアントと合意した以上のものを提出して感心してもらいたいと思うのはやまやまですが、要求されている以上のことをすると先々困ったことになりかねません。ビジネスサイトのEntrepreneurが説明しているように、クライアントやカスタマーの期待を上回るものを提供することで生じる根本的な問題は、相手の期待値がそれに応じて変わってしまう点です。同サイトの筆者は、ダンキンドーナツでおまけとしてマンチキンを何個か余分にもらう話を例に挙げています。彼はいつも行く店でおまけをしょっちゅうもらっていたので、別の店舗に行って注文した分だけしか受け取れなかったときにはがっかりしました。 ミクロレベルでは、ダンキンドーナツはその価値提案を満たしました。その店舗は自分の店の最善の利益のために行動したことになり、同時に私が支払った分
情報理論は現代のコンピュータが実現されるよりも前からシャノンによって提唱され、そして実際に情報通信技術（符号化や暗号化）の基礎を築いてきました。今回はそんな情報理論のエントロピーにまつわる話です。 機械学習を少し勉強したことがある人にとっては馴染みの深いKLダイバージェンスは、情報理論では相対エントロピーとして知られる概念です。KLダイバージェンスは確率分布の隔たり（あるいは似ている度合い）を計る指標であるというのが、おそらく一般的な機械学習での解説です。今回はKLダイバージェンスまでは行きませんが、エントロピーなる概念の理解に努めていきます。（後々、KLダイバージェンス・相対情報量まで書きます） 情報の定式化 情報量が大きいとは？ 情報量を定式化する エントロピー 情報量の期待値 不確定であるほど、情報量の期待値は大きい 統計物理との関連（余談） 熱力学のエントロピー 統計力学のエントロ
最尤推定と EM アルゴリズムのまとめ。 基本的には、最尤推定の発展バージョンが EM アルゴリズム。 言い換えれば、EM アルゴリズムは最尤推定が基本にあるために、EM アルゴリズムを理解するためには最尤推定を理解することが必須。 最尤推定 最尤という言葉のせいで難しいイメージがあるが、極めて簡単。 表が 0.3 の確率で出るコイン A と表が 0.8 の確率で出るコイン B があるとする。 今、A か B か分からないがどちらかのコインを 3 回続けて投げたら、表、裏、表という順番で出た。 さあ、どっちのコインを投げたでしょう？ このときに最尤推定を使えば簡単に分かる。（というか、最尤推定使わなくても感覚で分かるけど…） コイン A を使ったときの確率（＝尤度）は、 0.3 × （1−0.3） × 0.3 ＝ 0.063 コイン B を使ったときの確率（＝尤度） 0.8 × （1−0.
こんにちは、堅実大好きブロガーのりょうすけです。 飽きっぽい性格の私なのですが、ブログを毎日書き続け、記事数も７０記事を超えました。 三日坊主の私としては結構続いてます。 ブログ始めて３ヶ月目に入った私は最近思うわけです。 「ブログってタダで買える宝くじなんじゃねぇ」と。 今日はそんなお話です。 私がギャンブルをやらない理由は勝てないから 私は、ギャンブルはやりません。 なぜなら勝てないからです。 ギャンブルは総じて期待値が低いです。 期待値 確率論において、期待値（きたいち、英: expected value）は、確率変数の実現値を, 確率の重みで平均した値である。 例えば、ギャンブルでは、掛け金に対して戻ってくる「見込み」の金額をあらわしたものである。ただし、期待値ぴったりに掛け金が戻ることを意味するのではなく、各試行で期待値に等しい掛け金が戻るわけではない。 （出典：https://
株やFXで勝つには「期待値」を見よう。投資とギャンブルの違いとは？
前回の記事はこちら 複利計算で10年後に収入3倍。投資が儲かる秘密は「複利」にある 僕が投資をやり始めた頃は、 「極限まで勝率を100パーセントに近づければ 負けなしになるではないか！」 なんてことを考えて、とにかく勝率を上げることを目指して手当たり次第に売買を繰り返していました。 しかし途中で気づいてしまいます。 一度勝っても他の負けに相殺されて、むしろジワジワ資金が減っていく……。 これ同じワナにかかっている人、いるんではないですかね。 投資で勝つために勝率を上げることも一つの目安にするのは別にいいんですが、それだけで資金を増やすことはできません。 ここでは株やFXなどの投資で勝っている人が必ず気をつけている 期待値とは何か？ という話から、投資とギャンブルの違いについて理解し、ゲームに勝つ考え方を身につけることができます。 期待値とは？ 株やFXにおける期待値の意味 まず期待値とは何
期待値と条件付確率 - math314のブログ
前置き これは、Competitive Programming Advent Calendar Div2013, 第 13 日の記事です。 みんな大好き期待値の問題の基礎について確率変数を使わない縛りで書きたいと思います。 1,2は非常に簡単な内容となっているので読み飛ばしても構いません。 1. サイコロの目の期待値 1から6の目が書いてあるサイコロがある。 どの面も出る確率が1/6の時、出る目の期待値Eを求めよ。 出る目と確率はそれぞれ 目 1 2 3 4 5 6 確率 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 となるので、期待値は \[ (1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6) * \frac{1}{6} = \frac{7}{2} \] となります。答えは \( E = \frac{7}{2} \) これは簡単ですね。 類題 AtCoder Beginner Contes
はじめに この記事で理解できること バイアス-バリアンス分解とは 予測性能 未学習とは 過学習とは 多項式フィッティングにおける未学習と過学習の例 正則化の効力 評価をするために 損失関数の期待値とその分解 損失関数 損失の期待値の最小化 損失の期待値の分解 まとめ バイアス-バリアンス分解 訓練データというパラメータ 完全なるノイズ項 バイアス-バリアンス分解 バリアンス バイアス バイアスとバリアンスのトレードオフ 全体のまとめ 参考となる書籍 はじめに この記事で理解できること ・学習によってモデルをフィッティングさせる概念を理解できる。 ・機械学習で回帰問題を解決する際に、未学習や過学習を評価できる。 ・特に,正則化などが及ぼす影響を理解できる。 バイアス-バリアンス分解とは 実データを用いてモデルをフィッティングした場合には、真のモデルとの間に「バイアス、バリアンス、ノイズ」の3
H. TSUJI @galois225 日本も他人事ではない。特に放射性廃棄物の最終処分場の建設は、脱原発、原発推進に関わらず巨額の費用が掛かる：ドイツの脱原発コスト、9兆円に増加も＝報道 a.msn.com/01/ja-jp/AAbpS… 2015-04-21 17:19:55 Hiroshi Makita Ph.D. 誰が日本のコロナ禍を悪化させたのか？扶桑社8/18発売中 @BB45_Colorado ドイツは，東独の酷い原子力発電所の処理費用と，旧東独にあったウラン鉱山の放射性鉱毒問題と，アッセの失敗で大きな負債を抱えている。但し，その負債を早期に損切りして，まじめに取り組もうとしているところが日本とは大違い。 日本は，ドイツの10倍ではすまない負債を抱えることとなる。 2015-04-21 17:48:04 Hiroshi Makita Ph.D. 誰が日本のコロナ禍を悪化させた
政権への「期待値」 - 雪斎の随想録
■ 「自分は、これだけ甲斐性ない男で…、それでも結婚してくれるか…」。 こういう期待値を下げるプロポーズで結婚できた男は、幸福であろう。 期待値が元々、低い分だけ、地道に努力を積み重ねれば、うまくいく。 このパターンに当てはまった近年の事例は、小渕恵三の執政であった。 「さめたピザ」という当初の酷評が、「海の家のラーメン屋」となり、終いには「青山の牛丼屋」になった。 「国旗・国歌法」、「通信傍受法」、「日米防衛協力指針関連法」といった法案が続々と通った。 こういう法案を一つの内閣で通したというのも、今となっては驚きである。 当初、３０パーセントぐらいで始まった支持率が、政権末期には５０パーセントを超えていた。 小渕恵三は、「学者との縁」を大事にした宰相である。 雪斎の師の一人である佐々木毅先生が、読売論壇賞を受けた折、彼は、受賞パーティーに姿を見せて、スピーチまでしていた。現任総理でそうい
いやー２０１７年新基準機やら新内規やらと呼ばれている激辛スペックで勝てなくなった！！ なんて声を聞きますが、あなたはどうですか？ 先に当てちゃって申し訳ないですが、きっと勝ててないですよね？ そんな負けっぱなしのあなたは、とりあえずこちらの記事を見てきて下さい。 ※このブログ内の記事ですので、お気軽に飛んで戻ってきて下さい。 パチンコ・スロットで規制強化されたら新内規で勝てない気がする？ どうでした？衝撃的でしたか？？ ちなみに新基準になって新内規の機種の数々が出てきていますが、あなたを含めた一般のなーんも分かっていない人達は洗脳でもされてるかのごとく口を揃えて 『こんなスペックじゃ勝てないわぁ〜〜』 とか 『６５％継続なんて連チャンしなさすぎて勝てるはずがないわぁ〜〜』 バジリスク３なども客飛び具合が激しいようですが、新基準のスロットも同じ事でハマって４０枚とかそんなので勝てるはずがない
権丈善一先生のHPを見ていたら、2/28付で「これなんかどうかね」というセリフとともに、「期待効用で考える、宝くじを買う理由」というページが紹介されていた。この方は、若手のようだが、お弟子さんなのかな。まあ、せっかくだから、コメントしておこうか。 内容は、期待効用に関する基本的な解説で、期待値からすれば、損することが分かりきっている宝くじを、なぜ、ヒトは買うのかというものだ。答えは、 一攫千金に高い効用を持つヒトがいて、そういうヒトからすれば、「合理的」な行動というわけである。宝くじもギャンブルだから、そういう人は、リスクを選ぶことを好むタイプと言うこともできる。 この期待効用仮説の問題点は、世の中には、宝くじを買うと同時に、保険にも入るヒトがたくさん存在するということだ。保険に入るという行動は、リスク回避型の志向を持つことを示しているので、同一の人物が、リスク選好型であり、かつ、リスク回
デザインを提案する際に知っておきたいクライアントの心理の遷移
「アート・オブ・デザイン 」というNetflixのシリーズで「お、これは！」というエピソードに出会ったのでご紹介します。グラフィック・デザイナーのポーラ・シェアさんの回なんですけど、彼女がデザインのプレゼンをする際のクライアントの心理（期待値）の変移について語っているところに特に共感しました。 「クライアントにデザイン案を見せる時って、だいたいこうだよなぁ」というのが、すごく上手に説明されていて、きっとデザイナーの方なら「ほんこれ」ってなるはずですw まず、下の図の黒い点線がミーティングが始まる前の参加者のデザイン成果物に対する妥当な期待値のラインです。 プレゼンが始まってデザインの説明をすると期待値が上がってマックスまで上昇します。ここが好意的な評価のピーク。 その後に、誰かが「でも、これってどうなの？」とか「これはこうなんじゃないの？」という懐疑的な発言をして期待値がぐーんと急降下して
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目標の立て方は本の目次づくりに似ているかもしれません。長期的な目標が目次の大見出しにあたり、それを補うための短期目標が小見出しに相当するといえばよいでしょうか。 ここで大切なのは、「全体から」「結論から」決めていくことです。つまり最初に全体を見通して、「最終的にこうしたい」という長期目標を決定し、次にそれに沿って短期目標を決める。短期目標は最初から完璧に詰めてしまう必要はありません。空欄があってもとりあえず手を着け、できるところからつぶしていくという発想でよいのです。 顧客など相手のある仕事の場合は、目標設定を行う際に、相手の期待値を確認しておく必要があります。100点を目指すのはいいとして、自分が100点と思っているレベルが、相手にとって20点であったり300点であったりするのは珍しいことではありません。方向性のベクトルが違ってしまっているケースも少なくないでしょう。 そのため、仕事の途
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