『手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング』第9章に勝手に補足してみる - Pychef's Diary
遂にid:TJOさんの『手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング』が発売されました。 子供の頃に、FFやドラクエが発売されるのを楽しみにしていたような気分で発売を待っていました！ 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング 作者: 尾崎隆出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/08/22メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る 厳密な数式うんぬんより、"イメージ"を大切にされているのが伝わってくる本ですね^^ 今週末は出先で時間を見つけつつ、掲載コードを打っています。 さて、p.182 図9-7を描画しようとしたところ、コードが載っていないことに気づきました。図9-6では閾値を設けておらず、ごちゃごちゃしているため、support>=0.3で描画するエッジを限定しましょうという箇所です。 そこで簡単ではありますが、勝手にコ
[Stan] 傾向スコアを使ったモデル
傾向スコアについて少し学ぶ機会があったので備忘録のための記念Stanです。傾向スコアについては以下を参考にして下さい。 [1]統計的因果推論（傾向スコア）の勉強会資料をアプしてみた（web） [2]傾向スコアを用いた共変量調整による因果効果の推定と臨床医学・疫学・薬学・公衆衛生分野での応用について（pdf file） [3]傾向スコア解析法による因果効果の推定と調査データの調整について（web） [4]調査観察データにおける因果推論(3) - Rによる傾向スコア，IPW推定量，二重にロバストな推定量の算出（web） 概略は以下です。 例えば喫煙の体への影響（例えばガンになったかどうか）を知りたいとします。被験者のデータ（性別・年齢・学歴・ストレスがあるか・飲酒するかどうかなど）とガンかどうかのデータがあるとします。この場合、喫煙する人は男性で年齢が高めでストレスがあって飲酒をする人がとても
![[Stan] 傾向スコアを使ったモデル](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6dd47fc6d4f1350f750e06f795fbefc00a2de5d7/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fblog-imgs-67.fc2.com%2Fh%2Fe%2Fa%2Fheartruptcy%2F201408_ggpairss.png)
強化学習＋為替トレード戦略 – Momentum
概要 ・強化学習をトレード戦略に適用するとこんな感じになるのかなというテスト。我流なので何やってんのpgrという場合も生暖かい眼で何卒よろしくお願いします(ヘッジ文言^^) ・モンテカルロをぶん回すことでQ-valueを推定します。 ・今回は簡単のために初回訪問モンテカルロ(逐一訪問はめんどいのお) ・モメンタム戦略を試すため、状態として過去の自分自身のシャープレシオ(1ヶ月と3ヶ月)を使用しています。 ・行動決定にはEpsilon-Greedy法 初回訪問モンテカルロ いかんせん強化学習の学習自体が何をどう考えて良いか門外漢のため五里霧中＋Pythonも同じく門外漢のため五里霧中のため、自身の勉強方法も探索しっぱなしという^^;; これであってんのですかねえ 詳しくは参考文献[1]のP.134を見てケロというかんじなのですが、 ・現在での状態を確認(状態=過去のシャープレシオ) ↓ ・そ
線形代数の用語と意味まとめ（主に自分用） - About connecting the dots.
恥ずかしながら，線形代数周りの用語って似たようなものが多くて，すぐにアレがどれだっけと混同してしまいがちになります．線形代数の手計算とかがんばってたのなってもう10年とか昔の話だし，チートシート的にまとめなおしておこうと思いました．内容的には，主に統計や機械学習で使うような内容が中心になっています． 概要 統計・機械学習で使う線形代数は，基本的には以下「計算の簡便化」と「データ変換」の2つがメインです．もちろん数学的に突っ込んでいったり，統計・機械学習でも応用的な手法を用いる場合はその限りではないですが，基本的には下の2つが大きいと思います*1． 計算の簡便化 （例えば固有値・固有ベクトルを用いて）行列を対角化することで，行列の乗算を高速に実施する （LU分解を用いて）扱いやすい形に行列を分解することで，その後の計算を高速にする データ変換 SVDを行うことでLSIやPCAといったデータ縮
Python用のjedi.vimのインストール - togatttiのエンジニアメモ
jedi.vimはPythonをvimで書くときにコード補完を行ってくれるvimのプラグイン。 Pythonを書くときには、必要不可欠ということで、色々な場所で紹介されていたの で入れてみる。 davidhalter/jedi-vim · GitHub CentOS5.9 Vim7.3を用意 jedi.vimはvimプラグインの管理を行うためNeoBundle経由でインストールしていく。 しかし、NeoBundleを利用する際には、7.3系〜が必要となる。 既にバージョンが適合すれば、下記は飛ばしてもいい作業。 vimコマンドは/usr/local/vim-7.3/bin/vimでたたけるので、適当にalias登録しておく。 NeoBundleのインストール、利用方法 今後vimプラグインを置いておく場所を~/.vim/bundleとして、 その中にGitHubからcloneしたneobu
VimでPython環境をいい感じに整える - Qiita
注： この記事は「Feb 12th, 2013 12:44am」に別ブログで書いたものです。 まえがき 思うところあって、Pythonを始めてみることにしました。 そのために環境を整えていたのですが、いじりだすと色々と気になって、結局まだPythonそのものは全然書けていないですw ただ、その代わりそこそこいい感じになったので、何をしたのかまとめてみました。 あ、OSは「OS X 10.8 Mountain Lion」です。OSに依存するような話はないと思いますが、念の為。 Pythonそのものの環境設定 まずはPythonそのものの環境構築です。本題ではないですが、別記事にするほどでもないので、備忘録を兼ねてここに。 Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください - YAMAGUCHI::weblog ZONOTE: Python mac に virt
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