［R］［データ分析］階層ベイズモデルのサンプルコード bayesmパッケージを利用 - データ分析がしたい
Rの階層ベイズモデルのサンプルコードが全然見当たらなかったので、自分で書くことにします。詳細を説明しだすとかなり面倒な領域なので、取り合えず使えるというレベルを目指します。 利用するパッケージは「bayesm」です。 階層ベイズに限らずベイズ推定用MCMCの実行はWinBUGSが一般的だと思いますが、Rのみで利用可能かつ事前分布に関する知識なしで利用可能なのが魅力的なので。 階層ベイズモデルについて 階層ベイズモデルは簡単に説明すると個体差を取り入れた統計モデルです。イメージとしては回帰モデルを作成した際の回帰係数が個体ごとに異なっているようなモデルで、最尤法に基づく重回帰モデルやロジスティック回帰モデルより高い表現力を持ちます。 もちろん単純に人ごとに回帰係数を変えるとデータ数より係数の方が多くなり推定できないのですが、係数は個体ごとに大きく異ならないという仮定を入れて問題を解きます。こ
RのtransitionPlot関数を用いた遷移図の作成 - データ分析がしたい
こちらの記事で紹介されているRのtransitionPlotを用いた図がとても綺麗でしたので、試しにこれを使って遷移図を作図してみました。 パッケージインストール transitionPlotはGmiscパッケージに含まれていますがcranサーバから取得できないので、以下のようにリポジトリを指定してソースからインストールする必要があります。 reps = c("http://ftp.sunet.se/pub/lang/CRAN","http://cran.gforge.se") install.packages("Gmisc", repos=reps, dependencies=TRUE, type="source") library(Gmisc) transitionPlotの使い方 transitionPlot関数 transitionPlot(transition_flow, typ
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
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