Colab で実行する際、ライブラリのインストール後、ランタイムから 再起動をしてすべて実行 を選択しないといけない点も留意ください。 そうしないとデータセットの作成 のところでエラーで止まります。 参考にしたコードは下記の kaggle のもので使ってるデータセットは英語 (20_newsgroup) でしたが、日本語のコーパスであるライブドアニュースを使えるようにしました。 Word2Vec で日本語の学習済みモデルをダウンロードし、それを Embedding Matrix に変換して Keras で使用しています。 コードの詳細は本文中では割愛しますので、詳細は下記の Colab をご覧下さい。 Deep Explainer Kernel Explainer (再現可能性について色々試したのですが、両者で学習結果や予測精度にずれがあるのが気がかりですが...) DeepExplain
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です. 今回は,回帰モデルのうち,目的変数が連続変数ではなく,カウントだったり二値変数だったりする場合のモデルを含んだ一般化線形モデル(Generalized Linear Model, GLM)について解説します.また,GLMに変量効果を導入した一般化線形混合モデル(Generalize Linear Mixed Model, GLMM)も解説します. 一般化線形モデル(GLM) 線形モデル(LM)のおさらい 目的変数 $y_i \ (i=1,\dots,n)$ を説明変数 $x_i = (x_{i1},\dots,x_{ip})^\top$の線形結合で説明することを目的とした, $$ y_i = x_i^\top \beta + \varepsilon_i, \quad \varepsilon_i \overset{\mathrm{ii
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