特徴量と目的変数の関係性を可視化する（sklearnを使ってpartial dependenceを可視化する） | DevelopersIO
概要 当エントリは『機械学習 on AWS Advent Calendar 2019』の20日目のエントリです。 クラスメソッド 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019 - Qiita クラスメソッド 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019 ｜ シリーズ ｜ Developers.IO 先日、sklearnのversion「0.22」のリリースハイライトを見ていて「plot_partial_dependence」というAPIが気になり調べてみたので、結果をレポートします。 本エントリーの内容をざっくり言うと、「目的変数と特徴量の関係性」を可視化する際に便利なAPIである「plot_partial_dependence」が「sklearnの version0.22」でリリースされたのでその内容のレポートと、というものになります。 目的変数と
トピックモデルを俯瞰して学ぶ - ひつじの〜と 備忘録
本記事は，自然言語処理 Advent Calendar 2019 - Qiita です． はじめに 本記事ではトピックモデルと呼ばれるモデル・分野の中で最も有名なLatent Dirchlet Allocation, 通称LDA*1 とその周りのトピックモデルに関して,どんな資料があるのか？,どういった研究があるのか? といったことに主眼をおいてトピックモデルの研究とかを昔していた私の独断と偏見によるリストアップを行いました. 私の頭は2017年くらいで止まっているので、間違っている点があったり、今の主流とは異なる可能性もありますが、 暖かくご指摘いただけると助かります. Latent Dirchlet Allocation[Blei+,03]を始めとするトピックモデルを学ぶに当たって 何が参考になるのか どういった研究があるのか？ 実際にどうやって使うのか？(まだ出来てないよ・・・) と
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