2次元分割表で,一方の元が順序づけられた目的変数を表わし,他方の元が説明変数によって個体を分類した群を表わすとする.離散型比例ハザードモデルは柔軟で扱いが容易な回帰型モデルを与える割には,未だ良く研究されていない. 本稿では明確にモデルを定式化し,推論の規準としての部分尤度と全尤度を比較して,後者の有用性を主張する.またモデルが実用的であることを例をあげて示す.
2次元分割表で,一方の元が順序づけられた目的変数を表わし,他方の元が説明変数によって個体を分類した群を表わすとする.離散型比例ハザードモデルは柔軟で扱いが容易な回帰型モデルを与える割には,未だ良く研究されていない. 本稿では明確にモデルを定式化し,推論の規準としての部分尤度と全尤度を比較して,後者の有用性を主張する.またモデルが実用的であることを例をあげて示す.
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こんにちは。レトリバの飯田です。カスタマーサクセス部 研究チームに所属しており、論文調査やそのアルゴリズムを実行するスクリプトの実装などを行なっています。 今回は、Bag of Words(BoW)表現に於いて、これがTopicModelの最終形態ではないか?と私が思っているStructured Topic Modelの紹介と再現実装をpythonで行なったので、その紹介をします。 https://github.com/retrieva/python_stm Structured Topic Modelとは Correlated Topic Model(CTM) Sparse Additive Generative Model(SAGE) STMの更なる特徴 文書ートピックの分布の推定に対し文書属性情報を考慮できる 積分消去による高速化 STMの使い方 Covariate(Y)の使い方 P
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