計量政治学でユーザーの行動パターンを可視化せよ：NLPを超えた構造トピックモデルの活用 - Qiita
はじめに トピックモデルを抽象的に考えると、アイテムを分類するモデルであり、そのアイテムが単語であろうとユーザーが見た映画であろうと本質的な違いはない。トピックモデルと言ったら、普通の人はまず有名なLDA（Blei et al. 2003）を思いつくが、実は政治学では、このLDAの進化版にあたる構造トピックモデル（STM, structural topic model）が提案された。本記事ではまず、LDAとSTMの違いを紹介した上で、ユーザー行動の可視化（グルーピング、トピック分け）という、トピックモデルの元の目的ではない場面での活用法を説明する。 モデル説明 LDAとSTMの違いはどこなのかというと、豊富なメタデータをモデルに入れることができるところが一番わかりやすい。STMでは、prevalence共変量（機械学習界隈の人にとって特徴量という表現の方がピンとくるかもしれない）とcont
数理最適化と機械学習を比較してみる - めもめも
数理最適化 Advent Calendar 2022 の記事です。 何の話かと言うと Pythonではじめる数理最適化 ―ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう― 作者:岩永二郎,石原響太,西村直樹,田中一樹オーム社Amazon 上記の書籍の第7章では、次のような問題を取り扱っています。 細かい点は書籍に譲りますが、まず、生データとして次のようなデータが与えられます。 これは、あるショッピングサイトの利用履歴を集計して得られたもので、あるユーザーが同じ商品を閲覧した回数（freq）と、その商品を最後に閲覧したのが何日前か（rcen）の2つの値から、そのユーザーが次にサイトにやってきた時に、再度、その商品を閲覧する確率（prob）を実績ベースで計算したものです。実績ベースのデータなので、ガタガタしたグラフになっていますが、理論的には、 ・freq が大きいほど prob は大きくな
Power BI Weekly News
グループの紹介 このグループは yugoes1021 による YouTube チャンネル 「Yugo's Room」 のコーナー Power BI Weekly News のグループです。 Power BI Weekly News にて LIVE やイベントをやる際に、こちらのグループでイベントを作成します。 管理者へのご連絡： Twitter: https://twitter.com/yugoes1021 Facebook: https://www.facebook.com/yugoes1021 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/yugoes1021/
Power BI のお問い合わせについて
こんにちは、Power BI サポート チームの山崎です。 日頃から、マイクロソフトのサポート サービスをご利用いただき誠にありがとうございます。 Power BI のサポート チームでは、日々たくさんのお問い合わせをいただくなかで、どうしたらユーザー様にとってより価値のあるサポートとなるか、チーム メンバーとディスカッションを重ねながら真剣にお問い合わせと向き合うようにしております。 しかしながら、なかには、Power BI サポート チームではご支援が難しく、弊社の他製品チーム、ベンダー、サード パーティ事業者にお問い合わせいただくことが最善である場合もあります。 そういった場合は適切なお問い合わせ先をご案内し、課題前進のお手伝いまでご支援させていただいておりますが、私どもサポート チームにお問い合わせいただいたお手間が発生してしまったことを心苦しくも思っています。 そこで今回は特別編
Power BIが他のBIと比べて優れているところ 2022 - Qiita
はじめに 元Tableau経験者が、Power BIを数年経験して、優れていると感じることのメモです。すべて、個人的な意見、2022年12月25日時点のものです。 「比較的容易な操作でグラフが可視化できますね」といったBIの共通事項的なことは割愛しています。 BIに関する略歴 2014 - 2019 Tableau （オンプレ版、Online版、Prep） 関連保有資格 Tableau Desktop Certified Associate （現在は廃止） 2019/9 - Power BIをメインに利用開始 2021/9 Microsoft MVP for Data Platform - Power BI 受賞 関連保有資格 Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate（試験 PL-300） 他に使ったことがあるもの Domo,
「うる星やつら（2022）」がいかにつまらないか、旧作とリメイクを比較しながら説明する | 好奇心倶楽部
2022年版のリメイク版うる星やつらが放送された。 「うる星やつら」といえば、1980年代を代表する傑作漫画の一つであり、1980年放送のアニメに関しては今でも熱心なファンが存在するほどの名作アニメだ。 「うる星やつら」を知らないという人でも、ラムちゃんや「だっちゃ」という語尾を知っているという人も多いだろう。 そんな名作アニメが令和の時代に蘇るということで、正直言って期待せざるを得なかった。 放送前のPVやメインビジュアルの出来もよかった。 では放送を見た後、自分の胸に込み上げてきた感情はなんだったのだろうか。 それは「落胆」である。少しの希望も残りはしない、圧倒的失望感に襲われた。 それほどまでに2022年版のリメイク版「うる星やつら」が面白くない。本当につまらなさすぎる。 これをOKした製作陣やプロデューサーは何を考えているのだろうか？なぜ30年前のアニメと比較しても、ここまでつまら
【保存版】株のトレーディング手法まとめ｜UKI
はじめにこんにちわ、UKIです。 金融引き締めによって株式投資に苦しい期間が続いていると思いますが、いかがお過ごしでしょうか。 今回は少し長めの記事を書いてみましたので、お付き合い下さい。 結論だけ知りたい方は、目次の「株のトレーディング手法まとめ」まで飛んでください。 マケデコについて本記事は、マケデコ&J-Quants Advent Calendar 2022の最終日の記事となります。 マケデコとは、Market API Developer Communityの略称で、簡単に言うと「東証が公式データを提供しますので、しっかり相場分析して投資に活かしてください」というコミュニティです。 ディスコードでのディスカッション、APIやラッパーに関する最新情報の共有、初心者や上級者向けのセミナーの開催などが行われています。 マケデコの協賛は、日本取引所（JPX）のデータ部門子会社である株式会社J
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TVerのカレンダー | Advent Calendar 2022 - Qiita