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作者アーカイブ: junko.hosoda

事前分布に深入りする

こんにちは。 本日はprior distributionについて深入りしてみようと思います。事前分布って不思議ですよね。個人的には共役事前分布って誰が見つけたのかなー?と永遠思ってます。事前分布のスキルを高めるということ […]

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Variational Bayes 入門

こんにちは。 本日は変分ベイズやります。ちなみに呼び方はいくつかありまして、変文ベイズ、変分推論、Variational Approximation(変分近似)など。 変分とは? そもそも変分ってなに!って感じですよね。 […]

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バンディットアルゴリズムの続き

こんにちは。 今回は前回のバンディットアルゴリズムの続きです。UCBと簡単なトンプソンサンプリングの実装を行います。前回実装した-GreedyとBoltzmann Softmaxとの最終的な比較も行います。 Keywor […]

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強化学習 Bandit Algorithm で入門する

こんにちは。 本日は強化学習に入門します。けどMDPとかはやらないので安心してください。簡単だと思います。ビジネスにおいてもバンディット問題は多くあるということなのでためになるかなーと思います。 Keywords この記 […]

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Feature Importanceを知る

こんにちは。kzです。 世の中ではやはり解釈性が重要らしいです。 shap値で解釈する前にpermutation-importanceを知る 前回、SHAP含めてモデル解釈の指標についていくつか触れました。やはり一度では […]

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モデル評価 入門

こんにちは。 本日は機械学習のモデルの評価方法についてまとめます。Gistsがかなり重くなってしまったので一発で見れない場合はColabで開くか、Gistsに飛んだのちページを何度か更新してみてください。 分類指標 この […]

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レコメンデーション Biased-MFの実装

こんにちは。 前回レコメンデーションの入門を行いました。 シンプルなMatrix Factorizationで終わってしまったので今回は一つ発展したBiased-Matrix Factorizationを実装してみようと […]

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レコメンデーション 入門

こんにちは。 本日はレコメンデーションやります。大昔にチラッと見たんですけどあの頃は興味がなくて全然してませんでした。ということで気が向いたのでやってみます。MFをメインに3つの手法を紹介します。発展版は次回の記事にしま […]

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