ytanaka
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打ち切りデータモデル
from copy import copy import arviz as az import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import p ...
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実験に基づく近似の概要
2023/8/21 変分推論
ほとんどのモデルで、私たちは、NUTSやメトロポリスのようなMCMCアルゴリズムのサンプリングを使います。PyMCでは私たちは、MCMCのトレースをストアし、その後、それらを使って分析を実行します。 ...
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SVM周辺の例
2023/7/21 サポート・ベクター・マシン
下の図は、分割線を持つパラメータCの効果を説明します。大きなCの値は、基本的に私たちのモデルに、私たちがデータの分布に大きな信頼を持たないことと、分割線に近接する点だけを考慮することを教えます。 ...
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LinearSVCのサポートベクターの図示
2023/9/4 サポート・ベクター・マシン
SVCと違って、LinearSVC（）は、サポートベクターを供給しません。この例は、LinearSVCでサポートベクターを得る方法を説明しています。 import matplotlib.pyplot ...
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IrisデータセットのSVM分類の相違の図示
2023/7/21 サポート・ベクター・マシン
irisデータセットの2D投影図の異なる線形SVM分類を比較します。私たちは、このデータセットの最初の二つの特徴を考慮するだけです。 この例は、異なるカーネルによる四つのSVM分類のための決定面を図示 ...
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非線形SVM
2023/7/21 サポート・ベクター・マシン
RBFカーネルと非線形SVMを使ったバイナリ分類の実行。予測の対象は入力のXORです。カラーマップはSVCによって学習された決定関数を示します。 import matplotlib.pyplot a ...
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切り捨て、または打ち切りデータのベイジアン回帰
このノートブックは、あなたの結果の変数が切り捨てか打ち切りされている時に、線形回帰を導く方法の例を提供します。 from copy import copy import arviz as az imp ...
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平均と共分散関数
%matplotlib inline import arviz as az import matplotlib.cm as cmap import matplotlib.pyplot as plt i ...
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GLM:階層回帰モデルのミニバッチADVI
2023/7/22 自動微分変分推論
ガウス混合モデルと異なり、(階層)回帰モデルは、独立した変数です。これらの変数は尤度関数に影響しますが、ランダム変数ではありません。ミニバッチを使う場合、それに注意すべきです。 %env PYTENS ...
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回帰不連続設計分析
2023/7/19 counterfactual, 因果推論
半実験は、実験的な介入と量的な測定を含みます。しかし、半実験は、テストまたは、照合グループののためのユニット(例えば、細胞、人々、企業、学校、状態)のランダムな割り当ては含みません。このランダムな割 ...