[stan][R] RFM分析と階層ベイズ法 (解決編) - ill-identified diary
概要 前回の『[python] [stan] 潜在変数と階層ベイズ法と RFM 分析 [未完成] - ill-identified diary』の完成版. 忙しくて1年近く放置していた…… パラメータを推定し顧客ごとの生涯顧客価値 (CLV) の計算まで実行できた. stan は 2.14.0 を利用. 前回のは 2.9 で, 2.10 以降は構文が大きく変わっているので注意. 前回の「プログラム」以外のセクションを読んでからこちらを読むことをおすすめする. 文章量は4ページ (画像とプログラム除く) 反省点実は, こちらですでに RF 分析についての stan の一部正解コードが書かれている.abrahamcow.hatenablog.com 前回の一番の問題点は, 原理上離散的なパラメータを扱えないハミルトニアンモンテカルロ (以下, HMC) 法で を無理やり離散パラメータとして扱お
![[stan][R] RFM分析と階層ベイズ法 (解決編) - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/df6efc137dd95bf66160ed813274630d235f8446/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20170226%2F20170226230448.png)
データの次元削減に関する資料集 - めも
次元削減とは データの次元削減(Dimensionality reduction) + データの可視化(Data Visualization) PCA Principal Component Analysis(PCA) randomized PCA Online Robust Principal Component Analysis(OR-PCA) 多様体学習 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding(t-SNE) Multidimensional Scaling(MDS) Isomap Locally Linear Embedding (LLE) Laplacian Eigenmaps(LE) Semidefinite Embedding (SDE) Latent Dirichlet Allocation(LDA) Labeled LDA P
ChangeAnomalyDetectionパッケージを使ってHadoopにあるデータの異常検知（変化点検出） - yokkunsの日記
先日作ったChangeAnomalyDetectionパッケージを使ってHadoop上のデータの異常検知する仕組みを考えてみる。 今回は、以下のようにhadoop上にデイリーで蓄積される購買履歴のようなデータを想定する $ hadoop fs -ls /user/yokkuns/buying_history | head Found 100 items -rw-r--r-- 1 yokkuns supergroup 184 2012-10-14 13:00 /user/yokkuns/buying_history/2012-01-01 -rw-r--r-- 1 yokkuns supergroup 65 2012-10-14 13:00 /user/yokkuns/buying_history/2012-01-02 -rw-r--r-- 1 yokkuns supergroup 76 20
「R言語による Random Forest 徹底入門−集団学習による分類・予測−」− #TokyoR #11 で講師をしてきました - hamadakoichi blog
2011/01/29 第11回R勉強会＠東京(Tokyo.R #11) で講師をしてきました。 「R言語による Random Forest 徹底入門 −集団学習による分類・予測−」。 Random Forest は"機械学習"の方法論で、集団学習により精度高い判別・予測を実現します。 双方向の進行で、質疑応答・議論含め 合計60分で話しました。 「R言語による Random Forest 徹底入門 −集団学習による分類・予測−」 - #TokyoR #11View more presentations from Koichi Hamada. 隠れ Random Forest 祭り 今回のTokyo.R、実は「隠れ Random Forest 祭り」。直前の３トーク、「3. caretパッケージの紹介」(id:dichika [Twitter:@dichika])、「4. RにおけるHPC
1
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
処理を実行中です
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
How To Get Started With Machine Learning Algorithms in R - MachineLearningMastery.com
Algorithm of the Week: Practical Parallelizing in R - DZone Big Data
