Data Science by R and Python
はじめに ほんと、久々の更新になってしまいました。。。 いまだに月間で1000PVほど見られているようでとてもありがたく思いますm(_ _)m 最近も変わらず因果推論の研究を中心に行っておりますが、それ関連の内容はまた機会をみてblogで書いていければと思っています。 また先日、twitterで公開したこちらのスライドもたくさんの方に見ていただけまして、コメントも頂けたりして、とても嬉しく、励みになっています。 speakerdeck.com また、少しずつではありますが更新いたしますので、たまに覗いていただければ嬉しいです。 では、本題にまいります。 今回の更新 とはいっても、今日の更新は、大した内容ではなく、pythonでstepwise regressionの関数で自分がほしいものがないので、つくりましたという内容です。 Stepwise Regressionについて 特に、回帰モデ
StatsFragments
著者の松浦さんから「StanとRでベイズ統計モデリング」をいただきました。ありがとうございます！ 書籍では Stan の R バインディングである RStan を利用していますが、Stan には Python 用の PyStan もあります。松浦さんが書籍 5.1節の PyStan での実行例を書かれています。 statmodeling.hatenablog.com 補足 PyStan については過去にも書いた内容があります。 sinhrks.hatenablog.com 同じように、「StanとRでベイズ統計モデリング」の内容を Python で実施してみました。 11.3 ゼロ過剰ポアソン分布 以降、書籍 "11.3節 ゼロ過剰ポアソン分布" の流れに沿って Python のスクリプトを記載します。ロジックや処理自体の説明は書籍をご参照ください。データと Stan のスクリプトは Gi
R+pythonでKAGGLEの2値予測に挑戦!
脳型計算機雑談会での資料です 1. 大きなNNの学習はなぜ一様に成功するか 2. 敵対的生成ネットワーク(GAN)の解析 3. seq2seqによる可変長情報の埋め込み 4. Ladder Networkの解析
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
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