廿TT

譬如水怙牛過窓櫺 頭角四蹄都過了 因甚麼尾巴過不得

R

ggbrick: histogram like dot plot based on ggplot2

Hello everyone. I introduce an R package ggbrick. github.comMy English is poor. If you don't understand my writing, please use comment field (コメントを書く).ggbrick provides the function geom_brick which is a fun alternative to geom_violi…

ggplot2でヒストグラムを箱ひげ図風に並べてプロットするパッケージggbrickを書いた

English version: abrahamcow.hatenablog.comgithub.comggtetrisって名前にしようかと思ったんだけど、もうある(GitHub - EmilHvitfeldt/ggtetris: Create Tetris Chart Visualizations in R)みたいなので、ggbrickにしました。brickはレンガっていう意味…

[ggplot2]ヒストグラムを箱ひげ図風に並べるプロット(3)

追記:パッケージ化したのでこちらを参照してください→ggplot2でヒストグラムを箱ひげ図風に並べてプロットするパッケージggbrickを書いた - 廿TT 進捗です。 [ggplot2]ヒストグラムを箱ひげ図風に並べるプロット - 廿TT [ggplot2]ヒストグラムを箱ひげ…

[ggplot2]ヒストグラムを箱ひげ図風に並べるプロット(2)

追記:パッケージ化したのでこちらを参照してください→ggplot2でヒストグラムを箱ひげ図風に並べてプロットするパッケージggbrickを書いた - 廿TT [ggplot2]ヒストグラムを箱ひげ図風に並べるプロット - 廿TT をちょっと修正しました。こんな感じです。 so…

[ggplot2]ヒストグラムを箱ひげ図風に並べるプロット

追記:パッケージ化したのでこちらを参照してください→ggplot2でヒストグラムを箱ひげ図風に並べてプロットするパッケージggbrickを書いた - 廿TT geom_dotplot(ggplot2/geom-dotplot.r at master · tidyverse/ggplot2 · GitHub)をちょっといじりました。…

変分ベイズによるトピックモデル(Dirichlet-multinomial Model)のパラメータ推定の高速化

R

変分ベイズによるトピックモデル(GaP; Gamma-Poisson Model)のパラメータ推定の高速化 - 廿TT とまったく同じ議論により、 [math/0604410] Discrete Component Analysis の Dirichlet-multinomial モデルの変分推論もより簡単にすることができる。Dirichle…

変分ベイズによるトピックモデル(GaP; Gamma-Poisson Model)のパラメータ推定の高速化

R

行列の分解がトピックモデルの一種として解釈できることは以下に書いた: 行列の知識ゼロからはじめてトピックモデル(GaP)の結果だけ理解する - 廿TTここでは [math/0604410] Discrete Component Analysis の Gamma-Poisson モデル(GaP)の変分推論がちょ…

変分ベイズによる近似事後分布は相当おおざっぱかもしれない

R

以下のポアソン回帰モデルを考えます。 () はダミー変数で 0 か 1 の値を取るとします。平均場近似による の近似事後分布はガンマ分布です。 です。導出の詳細は省略しますが、気が向いたら追記するかもしれません。ギブスサンプリングのための条件付き分布…

正規分布で事後分布を近似する変分推論のアルゴリズム

機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書)作者: 須山敦志,杉山将出版社/メーカー: 講談社発売日: 2017/10/21メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (1件) を見る『ベイズ推論による機械学習入門』で…

R と Stan で Factorization Machines

Factorization Machines の解説はこの記事がわかりやすかった:一歩Matrix Factorization、二歩Factorization Machines、三歩Field-aware Factorization Machines…『分解、三段突き!!』 - F@N Ad-Tech BlogFactorization Machines は傾向線に以下の式を仮…

ニューラルネット風ポアソン回帰でクリック数の多そうな検索クエリを見つける

ニューラルネット風ポアソン回帰でしつこく遊んでいる。 ニューラルネット風ポアソン回帰 - 廿TT ニューラルネット風ポアソン回帰でセッション数の推定 - 廿TT 検索クエリのスペースで区切られたひとかたまりの文字列をキーワードとよぶことにする。検索クエ…

ニューラルネット風ポアソン回帰でセッション数の推定

ニューラルネット風ポアソン回帰(ニューラルネット風ポアソン回帰 - 廿TT)でもうちょっと遊んでみる。前回は活性化関数をハイパボリックタンジェントにしたけどロジスティック関数でもいいみたいだ。モデルはこう。 シミュレーション 前回と同じシミュレー…

ニューラルネット風ポアソン回帰

ニューラルネットはこんな感じの図で説明されることが多い。この図は2次元の入力(2列の共変量)にウェイト(2行4列の行列)をかけてなんらかの関数のなかに入れ、またウェイト(4行のベクトル)をかけて1列にして、なんらかの関数の中に入れたものを出力と…

GaPモデルによるブラウザと流入経路の分析

行列の知識ゼロからはじめてトピックモデル(GaP)の結果だけ理解する - 廿TT の続きです。GaPモデルはカウントデータの行列であればなんにでも使えます。例えばこんな形の行列が与えられていたとします。ブラウザごとの当ブログへの流入経路をセッション数…

ggplot2で検索クエリのワードクラウド

ただパッケージ動かしてみたってだけなんですけど。はい。ぼくは原則的にはワードクラウドを使う必要ない(棒グラフのほうが優れている)と思っているんですけど、最近軟弱になってきてる。 library(searchConsoleR) library(ggwordcloud) scr_auth() sc_web…

ggplot2 で内訳を左から右に詳細化していく棒グラフ (2)

以前にこんなのを書いたんだが、 ggplot2 で内訳を左から右に詳細化していく棒グラフ - 廿TT 新しいgeomを作るまでもないことに気がついた。 library(tidyverse) make_drilldown <- function(data,dimensions,metrics){ len <- length(dimensions) out <- ve…

t分布の隠れマルコフモデル

R

Rで隠れマルコフモデルをやるにはHMMpaというパッケージがあるけど、t分布は実装されていないようです。t分布、裾が重いので外れ値に対して割と剛健です。これが原系列です。色分けしてるのが未観測の状態です。正規分布で推定した場合はこう。分散の大きい…

EMアルゴリズムによる混合t分布のパラメータ推定

R

論文です: https://people.smp.uq.edu.au/GeoffMcLachlan/pm_sc00.pdf R のコードです: dst <- function(x,mu,lambda,nu,log=FALSE){ delta <- lambda*(x-mu)^2 logdet <- log(lambda)/2 out <- lgamma((nu+1)/2)+logdet-(log(nu*pi)/2+lgamma(nu/2)+((nu+…

EMアルゴリズムによるt分布のパラメータ推定

R

正規分布にしては極端な値が出やすいときに使う。正規分布の当てはまりが悪い論文です。http://www.inference.org.uk/cs482/publications/scheffler2008derivation.pdfR のコードです。 set.seed(123) eta <- rgamma(10000,4/2,4/2) y <- rnorm(10000,1,1/sq…

混合正規分布の変分ベイズ学習をRで

機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書)作者: 須山敦志,杉山将出版社/メーカー: 講談社発売日: 2017/10/21メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (1件) を見る『ベイズ推論による機械学習入門』の…

「まちがったモデル」で最尤推定すること

この文章は『In ALL Likelihood』(p.370) を参考にしました。In All Likelihood: Statistical Modelling And Inference Using Likelihood作者: Yudi Pawitan出版社/メーカー: Oxford University Press, Usa発売日: 2013/03/01メディア: ペーパーバックこの商…

共起関係とCTRに基づく検索キーワードのクラスタリング

去年の大晦日に公開された論文で提案されたモデルについて書きます。 A latent allocation model for the analysis of microbial composition and disease | BMC Bioinformatics | Full Textもともとは各個人が持っている腸内細菌の組み合わせによって病気に…

WBICで混合多項分布のクラスタ数を決めてみる(ギブスサンプリング)

Stan を使って WBIC を計算する例は、 WAICとWBICを事後分布から計算する - StatModeling MemorandumStan を使えばWBICの計算は簡単なのですが、場合によってはギブスサンプリングなどのアルゴリズムを自分で導出したいこともあると思います。WBIC の計算に…

ネットスラングの流行と衰退を追う微分方程式

これは orz というネットスラングのグーグルトレンドです。 trends.embed.renderExploreWidget("TIMESERIES", {"comparisonItem":[{"keyword":"orz","geo":"JP","time":"2004-01-01 2019-01-03"}],"category":0,"property":""}, {"exploreQuery":"date=all&g…

CTRによる検索クエリのクラスタリング

R SEO

クラスタ l のある日 k のCTR(クリックスルーレート)を として混合二項分布でモデルベースのクラスタリングを試した。希望としては年末にかけて盛り上がっていくワードとそうでないワードがわかれてほしかったんだけど、なんかCTRの高低でわかれただけみた…

ラプラス近似による非共役モデルの変分推論

R

[1209.4360] Variational Inference in Nonconjugate Models に出ている例題をやります。変分推論は便利ですが、モデルが複雑になってくると近似事後分布が解析的に求まらない場合が多いです。上記の論文、Wang & Blei (2013) では解析的に求まる部分は解析…

検索キーワードの分散表現(RとKeras版)

検索キーワードの分散表現(単語埋め込み) - 廿TT でやったのとほぼ同じことを R の keras パッケージでもやってみました。でもあんまりうまくいかなかった。2次元に落としたはずがほとんど1次元。正則化のせいなのかなあ。よくわからない。あとエクセルの…

ロジスティック回帰の変分ベイズ学習をRで

機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書)作者: 須山敦志,杉山将出版社/メーカー: 講談社発売日: 2017/10/21メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (1件) を見る『ベイズ推論による機械学習入門』の…

検索キーワードの分散表現(単語埋め込み)

目標 ゆくゆくは 収集したキーワードをグループ化する | 検索連動型広告を成功に導くSEM戦略 | Web担当者Forum の逆問題みたいなことをやりたい。 今回やったこと word2vec のまねをして検索クエリの中のキーワードを数字のベクトルと表現するモデルを考えた…

ニューラルネットワークの変分ベイズ学習をRで

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