レコメンデーションシステムのオフライン評価、どうやるんですか - froglog
カエルなので分かりません、誰か教えてください。 レコメンデーションシステムのオフライン評価について調べてました。 そのメモ的なエントリです。 ここでいうレコメンデーションシステムについてはよくある EC サイトの商品推薦のようなものをイメージしていただければと。 また、オフライン評価とは "一般的な A/B テストのように実運用に影響のある方法" ではなく、過去ログ等を用いてローカル環境でバッチ的に行える評価のことです。 尺度 尺度については以下によくまとまってます。 Evaluation Metrics – Part 1 | A Practical Guide to Building Recommender Systems ここに挙げられている中で個人的に有用そうだと思ったものを列挙。 順序を考慮した精度的な尺度 MAP (mean average precision) nDCG (no
Mac OS X に PyStan をインストールした - froglog
このエントリについて PyStan とは、MCMC サンプリング等を高速に実行するために C++ で実装されたプログラミング言語 Stan の Python インターフェースです。 このエントリでは PyStan を Mac のインストールしたときの手順を残します。 事前準備 ドキュメントによると PyStan は Python: 2.7 or 3.3 Cython: 0.19 or greater NumPy: 1.7 or greater に依存しているため、まずこれらをインストールします。 購入間もない Mac なので諸々一からインストールしていきました…。 Python3 をインストール Mac に元々入っているのは 2.7 ですが、3系を使いたかったので homebrew でインストールしました。 Homebrewを使ってMacにPython3とかNumpyとかScipyとかをイ
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