演習3.24の解答です。 演習3.12で示されたモデルのモデルエビデンスが(3.118)となることを求める問題。 演習3.2... 演習3.23の解答です。 演習3.12で示されたモデルのモデルエビデンスが(3.118)となることを求める問題。 3.3...
演習3.24の解答です。 演習3.12で示されたモデルのモデルエビデンスが(3.118)となることを求める問題。 演習3.2... 演習3.23の解答です。 演習3.12で示されたモデルのモデルエビデンスが(3.118)となることを求める問題。 3.3...
ゴールデンウィーク突入で、本学ははざまの平日も特別休校になったので、一週間の連休。そんなわけで、科研の論文執筆を進めるとともに、統計学に関する新書の執筆を進めている。(編集者さん、ちゃんと休日返上で書いてますからね〜。アリバイ・アリバイ)。統計学の新書を書く都合上、赤池情報量基準を勉強した。もちろん、高度すぎて新書には取り入れられないけど、著作の奥行き・隠し味として知っておきたいからだ。 それで、前回(ミス・ユニバース日本代表の統計学 - hiroyukikojimaの日記)には、鈴木義一郎『情報量基準による統計解析入門』講談社サイエンティフィク(以下、この本のことを[鈴]と略記する)を紹介したわけだけど、話が横滑りをしてるうちに、結局、赤池情報量基準について書くのを忘れてしまったのだ(笑い)。そんだから、今回は、ちゃんと赤池情報量基準について、わかった範囲で書こうと思う。 情報量規準によ
こんにちは、インターンの玉木です。 昨年9月まで電気通信大学修士課程で対話システムの研究をしながら、Studio Ousiaのインターンプログラムに参加していました。大学院の修士課程はすでに修了しましたが、現在もインターンを続けています。 先日までKaggleで開催されていたWSDM KKBox's Music Recommendation Challengeに参加していました。 結果は1081チーム中47位でした。本記事ではこのコンペティションと参加した感想を紹介したいと思います。 KKBox's Music Recommendation Challenge 今回のコンペティションではKKBOXという音楽配信サービスのデータを使い、各ユーザーが一度聴いた曲を再度聴くかどうかの2値分類の精度を競いました。評価指標はAUCです。 与えられたデータの説明は記事の最後にあります。 実際の流れ モ
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