Rで学ぶ推薦システム - FANCOMI Ad-Tech Blog
こんにちは、サービス開発部 情報科学技術研究所の h_shinです。 Rで学ぶ推薦システム(recommendation system)について記事を書きたいと思います。 推薦システム(recommendation system) User-based Collaborative Filtering Item-based Collaborative Filtering とりあえず結果を見る Rソースについて 類似度評価方法の紹介 Euclidean distance(ユークリッド距離) Cosine similarity(コサイン類似度) Pearson correlation(相関係数) 推薦システム実装 評価データ生成 missing valueの問題点 類似度を求める関数作成 user-based collaborative filtering item-based collabor
尤度と最尤推定法について | Sunny side up!
最近はstanでMCMCするのが楽しいわけですが，僕のごくごく近い範囲の人間から「そもそも尤度ってなんだ」という話があったので，今回は尤度や最尤推定法について書きます。 統計モデリングは確率分布を扱う 何を今更，と思うかもしれませんが，統計モデリングと確率分布は切っても切れない関係にあります。今回は二項分布について話をします。次回はたぶん正規分布について書きます。 さて，二項分布とは，成功と失敗といった2値で表現される結果がでる試行をN回繰り返したとき，成功する回数について表される確率分布です。詳しくはWikipediaを見てください。 二項分布は試行回数と成功確率が決まれば分布の形が決まります。ここで，Rを使って分布を直感的に理解してみましょう。 ここでは試行回数は10回で，成功率は0.5としましょう。バスケットボールのシュートが入るかどうかとか，バッティング練習でヒットになるかどうかと
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ベイズ推論とシミュレーション法の基本について - Data Science by R and Python
