少し試してみた。要するに logistic 回帰なのだが。機械学習、判別分析、という視点で眺めてみたわけだ。 これと、パターン認識を今後結び付けていきたい。

この問題はパターン認識が有用そうだ。 それはわかる。 問題は、パターン認識の機械学習をさせるためには適切な特徴量を与える必要があることだ。濃度推移（PD 推移）そのもののデータをぽんと与えて、認識してくれ、は甘すぎる。その推移のどこを見てパター…

書籍を何冊か眺める。そもそも機械学習って何をするんだ、ということをどう説明しているのかを参考にしたかった。 統計解析、回帰分析と何が違うのか？ 手法としては（ほぼ）同じで、「よい」モデルの考え方が違うだけなのか。 その辺をどう説明するか考え中…

昨日から胃が痛い。50 年生きてきて胃が痛いと思ったことがない。だから実は胃がどこにあるのかわからない。したがって、「胃が痛い」と言っているがそれが「胃」の痛みなのか自信はない。よく言われるようなみぞおちの位置よりかは少し上が痛いようでもあり…

機械学習の方法と結果を数式もプログラムも抜きで 臨床医に説明するのって難しいね。

Named model として名前が残ったら嬉しいなあ。最低でも、Friberg model くらいにはなりたい。 要は、汎用性。Mechanism と empiricity のバランスの良さ。 そういうモデルを作ると皆が（適宜修正、拡張して）使ってくれる。'Friberg model' のように呼んで…

Peter Bonate さんのこういう論文がある (CPT, 2014)。 https://ascpt.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1038/clpt.2014.123要約すると、 PMx の外の世界でプレゼンし、有用性をアピールしよう。 そのためには、外の世界にも通じるコミュニケーションスキルを…