R: LaplacesDemonでMCMC: Taglibro de H
Three Ways to Run Bayesian Models in Rで紹介されていたLaplacesDemonをインストールしてみた。CRANには収録されていないので、ダウンロードページからソースをダウンロードしてきてインストールした。 いままでしらなかったのだが、LaplacesDemonは使用できるアルゴリズムの種類がすごい。 Adaptive Directional Metropolis-within-Gibbs (ADMG), Adaptive Griddy-Gibbs (AGG), Adaptive Hamiltonian Monte Carlo (AHMC), Adaptive Metropolis (AM), Adaptive Metropolis-within-Gibbs (AMWG), Adaptive-Mixture Metropolis (AMM), Affi
多読派にぴったり、スムーズに英文を読むための辞書 Chrome拡張「iKnow！ポップアップ辞書」
英語学習サービス「iKnow！」を運営するセレゴ・ジャパンがChromeブラウザの拡張として利用できる音声付き無料オンライン英和辞書「iKnow！ ポップアップ辞書」をリリースした。英文をスムーズに読むことを目的とし、単語にカーソルを合わせると意味や定義を表示する。 長い英文を中断することなくスムーズに読み進められるよう、ページ内の英単語にカーソルを合わせると意味が表示される。アドレスバーの横に表示されるプラグインのアイコンをクリックするだけでオン／オフを切り替えられるので、必要ない場合は不要なポップアップを避けられる。 同社独自の自然言語処理技術に基づいた8万語を収録し、すべて発音も再生可能。収録語数は競合サービスに比べて少ないが、個々の意味の詳しさよりも読みやすさを重視して適切な意味や定義、単語の原形などを示すため、多読派にぴったりとうたう。英語学習コンテンツからの1万8000語、日常
因果推論？記述統計？－まずは研究の目的をはっきりさせよう
今回のブログでは、研究をその目的によって以下のようなカテゴリーに分けることで、その研究で「何が言いたいのか？」ということを理解する方法をご説明したいと思います。ちなみにこれはいわゆる大学や研究機関でやっている研究だけでなく、ビジネスで行われるビッグ・データの解析でも、政府が行う調査や統計の解釈においても考え方は同じです。全てのデータ解析は、以下のどれかに当てはまるはずですし、逆に当てはまらないものは解析結果の解釈が難しくなるだけではなく、間違ってデータを読んでしまうリスクもあります。 研究の目的 因果関係および相関関係の検証（Causation & association） 予測モデル（Prediction model） 記述統計（Descriptive statistics） １．因果関係および相関関係の検証（Causation & association） まず全体像から見ると、「因果
■RでSVRのクロスバリデーション - eizoo3010の日記
2013-08-26 ■RでSVRのクロスバリデーション R 研究で書いてるコードを整理する意味で少し残しておく。SVMとかSVRをtuningする時には大抵クロスバリデーションでパラメータを決定する。特にSVRにおいて決めるべきパラメータは3つ。(カーネル関数のhyperparameterによってはそれ以上)1つ目はコストパラメータC2つ目はtubeパラメータε3つ目はカーネル関数が有するパラメータ(kernel parameter, hyperparameter) (よくγって書かれるけど意味不だからちゃんとkernel parameterとかhyperparameterって言って欲しい。)ガウスカーネルだと、みたいな形だからhyperparameterはσだけ。多項式カーネルとかだと、scale、offset、degreeの3つがhyperparameterとなる。SVMではCとh
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Shiny - Sharing data across sessions on shinyapps.io
H2O.ai | Convergence of The World's Best Predictive & Generative AI