EMアルゴリズム徹底解説
こんにちは、DeNAでデータサイエンティストをやっているまつけんです。 本ブログは、混合ガウス分布を題材に、EMアルゴリズムという機械学習界隈では有名なアルゴリズムを丁寧に解説することを目的とし...
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Variational Autoencoder徹底解説
こんにちは、DeNAでデータサイエンティストをやっているまつけんです。 今回はディープラーニングのモデルの一つ、Variational Autoencoder(VAE)をご紹介する記事です。ディ...
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ChatGPT APIでConfluenceの内容を利用してみる
これは、GO Inc. Advent Calendar 2023の21日目の記事です。 皆さんの会社では、仕事にまつわるドキュメントは何で管理をしていますか？GO株式会社の『DRIVE CHAR...
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ROC曲線とは何か、アニメーションで理解する。
統計学、パターン認識等で、ROC(Receiver Operating Characteristic；受信者動作特性)曲線という概念が出てきます。また、データ分析・予測のコンペティションサイトK...
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【数学】「内積」の意味をグラフィカルに理解すると色々見えてくる
線形代数の勉強を始めると割とすぐ出てきますよね、内積。 計算自体はさほど難しくはないのだけれども、いまいちピンとこないという方、それなりにいるんじゃないでしょうか。私もそうでした。 なので、今回...
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【統計学】初めての「標準偏差」（統計学に挫折しないために）
統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れ...
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XGBoostのお気持ちをちょっとだけ理解するためのメモ
現在、Kaggleにてよく使われる手法の一つにGBDT(Gradient Boosting Decision Tree)があります。さらにその種類の１つXGBoostはKagglerによりその効...
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【統計学】尤度って何？をグラフィカルに説明してみる。
統計学や機械学習をを勉強していると「尤度」という概念に出会います。まず読めないというコメントをいくつかいただきましたが、「尤度（ゆうど）」です。「尤もらしい（もっともらしい）」の「尤」ですね。犬...
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小ネタ：numpyのflattenのメカニズム
numpyのndarrayをflattenすることがよくあるのですが、データがどのような順番で並ぶのかをきちんと理解してみます。 (3, 3, 3)のndarrayを作成。どの位置にどの値が割り...
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Permutation Importanceを使って検証データにおける特徴量の有用性を測る
本記事は、AI道場「Kaggle」への道 by 日経 xTECH ビジネスAI① Advent Calendar 2019のアドベントカレンダー 9日目の記事です。 Permutation Im...
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私がKagglerになるまでの道のり
機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019 1日目の記事です。今日は @kenmatsu4 が機械学習をどうやって学んできたか、有用...
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NGBoostを使って分布を予測してみた
GBDTで予測分布が出せると話題のNGBoostを試してみましたので、備忘録がわりに投稿します。実際に動かしてみたい方は**こちら**を参考にしてください。 所感 modelチューニングをほぼし...
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カスタムLightGBMコードをGit管理する時に便利な設定
こんにちは、最近本家LightGBMに2つほど機能追加を実装して、PRが採用された1ので喜んでいる@kenmatsu4です。 Git管理されたLightGBMのコードを編集して実行させたいとき、...
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私的Python 便利帳 (随時更新)
※ 自分用 つらつらと自分用のPython Tipsが並ぶだけで説明はありません。 随時更新で徐々に充実させていく用途です。 from __future__ import division, u...
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今までの投稿記事のまとめ（統計学/機械学習/数学 etc）
久々の投稿です、@kenmatsu4 です 久々なのですが、新規投稿ではなく今までの記事まとめです 昨年末くらいにまとめを書くといっていながら半年が経過してしまいましたが、ようやっと公開しま...
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EMアルゴリズム徹底解説（おまけ）〜MAP推定の場合〜
先日の記事、EMアルゴリズム徹底解説で触れられなかった、EMアルゴリズムによるMAP推定について少し解説します。 つまり、モデルのパラメーター$\theta$の事後分布を、$\theta$に関し...
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moviepyによる動画変換処理 with ndarray
動画を処理するためのtipsです。 moviepyのインストールは pip install moviepy と簡単です。 VideoFileClipクラスのメソッドfl_imageにコールバック...
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pythonからdlmを呼び出して時変係数回帰モデルを実行する
状態空間モデルのバリエーションの１つである時変係数回帰モデルを試してみる記事です。Rのdlmを使うのが楽なので、今回はrpy2を通じてPythonからRのdlmを呼び出して実行してみます。 Rに...
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Pythonによるパーティクルフィルタの実装と状態空間モデルへの適用
パーティクルフィルタ/粒子フィルタ(Particle filter)、逐次モンテカルロ法(Sequential Monte Carlo: SMC)など様々な呼び方がありますが、この記事ではパーテ...
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確率的勾配降下法とは何か、をPythonで動かして解説する
勾配降下法は何に使う？# 勾配降下法は統計学や機械学習で多く使われています。特に機械学習というのは基本的に何かしらの関数を最小化（最大化）する問題を数値解析的に解くことに帰結する場合が多いです。...
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