科学者のあり方を変える帰納プログラミング - SmartNews Engineering Blog
こんにちは。スマートニュースの高橋力矢です。前回のブログでデータ分析+ゲーム理論を題材として、帰納と演繹をまとめる利点をお伝えしました。なんらかの入力 (e.g., ゲーム理論における利得表) があり、特定のアルゴリズム (e.g., 各プレイヤーの戦略的意思決定) を記述することで出力 (e.g., ナッシュ均衡) を得るアプローチは、ほとんどのソフトウェア・エンジニアが慣れ親しんでいるプログラミングそのものです。つまり多くのエンジニアが手がけるプログラミングの実態は演繹的プログラミングです。ではこの対極に位置する帰納プログラミング (Inductive Programming) はどの程度進歩しているでしょうか。 帰納プログラミングの一分野である確率プログラミング (Probabilistic Programming) は統計学や機械学習との関係が密接で、日本でも利用者の多いStanを
[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)
自動微分変分ベイズ法の紹介
[DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions
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