LIVESENSE Data Analytics Blog

リブセンスのデータ分析、機械学習、分析基盤に関する取り組みをご紹介するブログです。

線形回帰のギブスサンプリング - Bayesian Factorization Machinesのバイアス項の実装 -

今回から何回かに渡ってBayesian Factorization Machines(BFM)関連の記事を書いていこうと思います。まずは、基本となる連続値を目的変数としたBFMのギブスサンプリング実装について、3回に分けて説明します。BFMの技術要素は、(1)線形モデルのギブスサン…

Gale-Shapleyアルゴリズム実装の高速化

前回に続き今回もGale-Shapleyアルゴリズムを扱います。前回の記事で紹介した実装のボトルネックを把握し、少し改良することで計算量を大幅に削減します。コードはJuliaです。

Gale-Shapleyアルゴリズムの実装

今回は、マッチングアルゴリズムとして有名なGale-Shapleyアルゴリズムを扱います。今回の記事ではアルゴリズムをそのまま実装したものを紹介し、次回の記事で計算速度を考慮した実装を紹介します。なお、弊社サービス[knew](https://knew.jp)が始まった頃に…

二元分割表のベイズ推定 - 対数線形モデル

今回も二元分割表のベイズ推定ですが、今回は一般化線形モデルの一つである対数線形モデルを扱います。コードはRとStanです。

二元分割表のベイズ推定 - 総度数も与えられない場合

今回は前々回、前回の続きで二元分割表のベイズ推定を扱います。前々回は行和と列和のいずれかが与えられる場合、前回は総度数のみが与えられる場合でしたが、今回は総度数も与えられない場合です。コードはRとStanです。

二元分割表のベイズ推定 - 総度数のみが与えられる場合

今回は前回の続きで二元分割表のベイズ推定を扱います。前回は行和と列和のいずれかが与えられる場合でしたが、今回は総度数のみが与えられる場合です。コードはRとStanです。

二元分割表のベイズ推定 - 行和と列和のいずれかが与えられる場合

今回は、二元分割表のベイズ推定を扱います。実務のデータ分析ではクロス集計をよく使うと思いますが、その集計で得られた表を詳細に分析するときに使います。コードはRとStanです。

LKJ相関分布を利用したBPMF(Bayesian Probabilistic Matrix Factorization)の実装

こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回は事前分布にLKJ相関分布を利用したBPMF(Bayesian Probalibistic Matrix Factorization)を扱います。元のBPMF(Salakhutdinov et al. 2008)では因子行列の分散共分散行列の事前分布…

StanによるBPMF(Bayesian Probabilistic Matrix Factorization)の実装

こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回は5年ぶりにBPMF(Bayesian Probabilistic Matrix Factorization)を扱います。5年前は論文の内容をそのままギブスサンプリングで実装しましたが、今回は同じモデルをStanで実装しま…

LKJ相関分布を使った分散共分散行列のベイズ推定

こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回も分散共分散行列のベイズ推定を扱います。以前の記事で分散共分散行列の事前分布に逆Wishart分布を使うと、推定対象の分散が小さいときに推定バイアスが生じることを紹介しました。…

対応分析によるknewユーザーの結婚観分析

こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回は対応分析の利用事例として、紹介型マッチングアプリknewの結婚観の特徴を分析した結果を紹介します。対応分析は2カテゴリーの項目間の関係性を視覚的に把握する方法です。主に探索…

逆Wishart事前分布を使うときの推定バイアス

こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回も以前の記事に続き、分散共分散行列のベイズ推定を扱います。今回は、逆Wishart分布を事前分布として分散共分散行列を推定するときに生じる問題を取り上げます。分散共分散行列の事…

コレスキー分解を利用した相関係数のベイズ推定

こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回は、多変量正規分布の分散共分散行列を扱うときに有用であることが知られているコレスキー分解を取り上げます。 多変量正規分布を使ったモデリングをしたいことはよくありますが、複…

ベイズ推定を利用したT-Learnerの実装と簡易検証

こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回も前回に引き続きアウトカムが2値のHeterogeneous Treatment Effects(HTE)に関する簡単な検証実験を扱います。ベイズを利用してT-Learnerに事前知識を組み込むことで推定が改善され…