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rf00.hatenablog.com
概要 前回構築したGCPのデータ分析環境にJupyter等を入れてブラウザでアクセス出来るようにし、分析を実行できる環境を構築する方法のメモです。 rf00.hatenablog.com Anacondaのインストールと、ファイヤーウォールの設定のみで簡単に可能です。 Anacondaのインストール まずはインストールする対象のインスタンスをSSHで接続します。 今回は画像の用にCompute Engie>VMインスタンスの画面から「SSH」をクリックしブラウザからアクセスします。 ダウンロード用のフォルダを作って、そこにanacondaのインストール用ファイルをダウンロードします。 mkdir downloads cd downloads wget http://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh bash
概要 タイトルの通りjuliaでbayesian probabilistic matrix factorizationができるBPMFというパッケージを公開しました。 github.com インターフェースはpythonのscikit-learn風でとても使いやすくできたかなと個人的には思います。 そこで今回はこのパッケージに関して紹介していきたいと思います。 アルゴリズムに関して bayesian probabilistic matrix factorizationの実装には色々なアルゴリズムがあるのですが今回実装したのは2つです。 1. Gibbs sampling Gibbs samplingはMCMCの手法の一つです。 具体的なアルゴリズムは、以下の論文に書かれている通りの内容です。 https://www.cs.toronto.edu/~amnih/papers/bpmf.pdf
概要 個人的にBayesianなアプローチとMatrix Factorizationに最近興味を持っています。 そんなわけで今のところ以下のように色々と実験してきました。 rf00.hatenablog.com rf00.hatenablog.com rf00.hatenablog.com その流れで今回はBayesianなMatrix Factorizationを変分推論で行うアルゴリズムをJulia*1で実装してみたいと思います。 変分推論でのアルゴリズムに関しては以下論文で導出されているものを使います。 https://www.cs.uic.edu/~liub/KDD-cup-2007/proceedings/variational-Lim.pdf 実験 実装の細かいところは見ていきませんが、今回の全体のコードは以下になります。 VariationalBayesianProbabil
概要 リブセンスさんの以下記事で実装されている、Bayesian Probabilistic Matrix Factorizationに興味が湧いたので実装してみました。 analytics.livesense.co.jp とはいえ全く同じことをやっても面白くないので、プラスαとしてJuliaで実装しPythonと速度を比較してみます。 Bayesian Probabilistic Matrix Factorizationに関しては、ここでは詳しく数式は見ませんが、Probabilistic Matrix Factorizationという手法を拡張したものになります*1。 論文は以下になります。 Bayesian Probabilistic Matrix Factorization using Markov Chain Monte Carlo 検証 コードは以下です*2。 Bayesian
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