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MM 92

@_simanmanさんが優勝、@eitahoさんがレッドコーダーとなったマッチです! Lighting - Problem: https://community.topcoder.com/longcontest/?module=ViewProblemStatement&rd=16857&compid=54373 続きを読む
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iwashi31 @iwashi31

鍵RT 吉報: Marathon Match 92(1/4 - 1/18) topcoder.com/challenges/dat… ヤッタァーーーー!!!

2017-01-01 14:36:13
kuuso @kuuso1

お風呂でボーっとしててふと気づいたんですが、二項分布に従うコイン投げ(表の確率p)n回投げた時の表の回数の期待値=npっていうの、ただの期待値の線形性ではないか・・・?

2017-01-02 23:51:38
agw @masashinakata

@kuuso1 むむむ、直接の式展開大変じゃねw?

2017-01-03 03:32:43
agw @masashinakata

(確率と計算に乗っている二項分布の期待値の導出) pic.twitter.com/l7scOAAfux

2017-01-03 03:38:35
拡大
agw @masashinakata

(昔自分で編み出した分かりやすい導出(?)) pic.twitter.com/1ypC3Y1Pgp

2017-01-03 03:40:30
拡大
agw @masashinakata

(今見返すと何が分かりやすいのか全く覚えておらず)

2017-01-03 03:42:14
kuuso @kuuso1

@masashinakata おぼろ気な僕の記憶では、高校数学で期待値=npは指導範囲なのですが、和の線形性は発展的内容だったはずなので、表立って証明に使えないんじゃないのかなと。

2017-01-03 03:47:39
agw @masashinakata

@kuuso1 なるほどー。だから期待値の線型性を学んだときの衝撃がでかいのかもねえ(クソ面倒くさかったことから解放されてw?)

2017-01-03 03:52:55
kuuso @kuuso1

@masashinakata 確率、統計まわりはやたら競プロで知識と理解が増えてる気がしますw

2017-01-03 03:56:32
agw @masashinakata

@kuuso1 明後日からのMM 92で役立てよう!

2017-01-03 03:58:23
kuuso @kuuso1

ほんまや、MMエントリーされとる。 今回は時間とれそう。

2017-01-03 04:04:01
ぷち@プログラマ日本一です @takapt0226

MMは数学と英語と機械学習をマスターしたら再開します(再開されない)

2017-01-03 04:04:20
ぷち@プログラマ日本一です @takapt0226

ゲームAI系コンテストで機械学習組み入れるの、そうとう機械学習力がないと無理やと思う

2017-01-03 04:12:03
ぷち@プログラマ日本一です @takapt0226

あーただぴろずさんがやってたやつは使い勝手良くて、大抵のコンテストでうまく行くんじゃないかなぁと思ってるけどどうかなぁ

2017-01-03 04:13:55
ぷち@プログラマ日本一です @takapt0226

達成できることは探索時間の効率化だけだけど

2017-01-03 04:14:45
chokudai(高橋 直大)🍆 @chokudai

ゲームAI系コンテストで機械学習組み入れるの、ものによっては簡単な気がするけど、ほとんどのケースにおいて、機械学習より探索ノード数の方が大切な感じがするから、そもそも適していないパターンが多そう。 自分は大体線形回帰+αで満足しちゃうことが多い。

2017-01-03 04:15:28
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