関係データ学習の実装 ツイッターデータのスペクトルクラスタリングとSBM - やったことの説明
概要 関係データ学習の学習のために，自分で実装して理解する． ツイッターのフォローフォロワー関係を使って，グラフラプラシアンを求めスペクトルクラスタリングを行った． その結果，なんとなくクラスタリングできた． また，確率的ブロックモデルによる非対称データクラスタリングをStanによって実装しようとした． これはうまくいっていない． はじめに 関係データ学習という本を買って読んでいる． www.kspub.co.jp 本の内容は前半と後半に分かれていて，前半は関係データをスペクトルクラスタリングしたり，確率的ブロックモデルでクラスタリングしたりする話．後半は行列分解やテンソル分解の話になっている． まだ前半の途中までしか読めていないが，予想していたよりも数式が簡単だったこともあり，実際のデータに適用してみたくなった． 数年前に書いたツイッターのフォローフォロワー関係をダウンロードするスクリプ
Bayesian GPLVMをStanで実装してみた - StatModeling Memorandum
この記事の続きです。PRML下の12章に出てくるOil Flowのデータ（データ点1000個×特徴量12個）に対してBayesian GPLVMで2次元（または3次元）の潜在変数空間にマッピングして綺麗に分離されるか見てみます。 まずはPRMLにもあるように普通の主成分分析でやると以下になります。綺麗には分離されません。 次にBayesian GPLVMでやってみます。Stanコードは以下になります。 2～4行目： N・K・Dはそれぞれ、データ点の数・特徴量の数・最終的に落とし込む潜在空間の次元です。 14行目： 潜在変数です。 15行目： カーネルに含まれるパラメータです。僕が理解したところだと特徴量ごとにガウス過程が存在するのでKごとに異なる値を持つようにしています。→ 2017.07.02追記 Kごとに異なる値にするのではなく、1つだけにし、スケーリングしてから適用することで情報を圧
オンライン広告の数理モデルと数学ソフトウェア MSFD#23 - Speaker Deck
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Stan Math Libraryでディリクレ分布からサンプルする - wildpieの日記
はじめに C++から使うことのできるStan Math Libraryには、統計や機械学習で使う数学の関数が多数実装されています。このライブラリを使って、ディリクレ分布からサンプリングしてみました。 必要なソフト Stan Math Library(stan-dev/math · GitHub) Eigen(Eigen) Boost(Boost C++ Libraries) ちなみにStan Math Libraryはnew BSD licenseです。 コンパイラはVisual Studio 2012を使用したのですが、erf()などが未定義とのエラーになりました。erf()はVisual Studio 2015では標準で対応しているので、今回はVisual Studio 2015を使用しています。 とはいえ、それでもエラーがいくつかでました。double smallの変数名を変えるのと
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