Rのdbplyrでサブクエリを構築すると分かりやすい
本記事は最近読んだ次の記事からインスピレーションを得ました。 RのdplyrやPythonのpolarsのようなパッケージでデータフレームの操作に慣れている人ならば、Rのdbplyrを使うことで、バグが少ない上に早くサブクエリを構築することができます。 何千回も実行するSQLならば時間をかけてチューニングされたSQLを構築したほうがよいと思いますが、分析の試行錯誤のサイクルを早く回したい場合など数十回ぐらいしか実行しないSQLならば、dbplyrから実行したほうがよいでしょう。 それではざっくり元記事に沿って例を説明します。 カラムのサブクエリ 大分類（major_category）で絞って、該当する作品を表示する例をお借りします。 まず素直にms_categoriesテーブルから該当するcategory_idを抜き出しておいて、%in%で求めると、 category_id_fiction
『Pythonではじめる数理最適化』の7章「商品推薦のための興味のスコアリング」をStanで解く
この記事は確率的プログラミング言語 Advent Calendar 2023の12/8の記事です。 概要 『Pythonではじめる数理最適化』はいい本ですよね。親しみやすい実例、分かりやすい数式、きれいなPythonコードと三拍子そろっています (今年のアドカレで改訂版が近いうちに出ることを知りました)。 7章「商品推薦のための興味のスコアリング」では、「何日前に直近の閲覧があったか」と「閲覧回数」の二つの軸で興味のスコアを考えます。興味のスコアが単調減少であるという制約のもと、再閲覧の割合と推定値の二乗誤差を最小化するという凸二次計画問題として解いています。この記事ではStanで解くとこんな感じですというのを示します。メリットとしてベイズ信頼区間も推定されます。 データ 公式のリポジトリの7章のipynbファイルを途中まで実行して得られるデータフレームrf_dfを使用します。他の人の扱い
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