※ブラウザでうまく表示されませんのでDLして御覧ください※ ※以下のリンクからもご覧いただけます※ https://speakerdeck.com/tam07pb915/nagoyar15 ロジスティック回帰や多項ロジスティック回帰などの一般化線形モデルを用いた分析の結果を図示するためのeffectsパッケージの紹介をします。
![Dummiesパッケージ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/644adabe436d96d185de733f6e1d2b3ab57a0755/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fdummies-140901052458-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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今まで気付かなかったんですが、@dichikaさんがこんな記事を書かれていたんですね。 ランダムフォレスト雑感 - BOD 実は僕はほとんどconditional inference treesのことを知らなかったのと、ここで紹介されている{party}パッケージが面白そうだったので、その背景も交えてちょっと簡単に紹介してみようと思います。 そもそもconditional inference treesとは? Party on! - A New, Conditional Variable-Importance Measure for Random Forests Available in the party Package - 全てのポイントを説明していくと大変なので、簡潔にまとめておきましょう。Vignette (PDF)とかCross Validatedにおける議論の内容を大ざっぱにま
Yutaka Ishii / 石井雄隆 @yishii_0207 学習者の発達が非線形であるという話は、 Verspoor, M., Lowie, W., & van Dijk, M. (2008). The Modern Language Journal, 92(2), 214-231. とかに書いてあった気が。 #methoken 2013-10-26 12:02:13 langstat @langstat U-shape learningの話。基本的にoutputのみを分析する学習者コーパス研究の視点から言えば、少なくとも頻度のU-shapeと正用率のU-shapeの2種類があって、そのパターンが一致する項目と一致しない項目がある。 #methoken 2013-10-26 12:02:47
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