Python 機械学習モデルを解釈する指標SHAPについて
今回は、機械学習モデルの解釈性に関する指標「SHAP」について書きます。
機械学習モデルを学習させた時に、実際にモデルはどの特徴量を見て予測をしているのかが知りたい時があります。
木構造アルゴリズムでは、特徴量の境界で切り分けた時のジニ係数を元にして、どの特徴量が効いているかを
機械学習
Python Python WordCloudとpyLDAvisによるLDAの可視化について
潜在ディリクレ配分法（LDA; Latent Dirichlet Allocation）によるトピックモデルを学習させて、WordCloud・pyLDAvisで可視化までやってみます。
今回は日本語でやってみたかったので、以下のlivedoorニュースコーパスを利用させていただきました。
Python 因子分析でテニスのサーブ力・リターン力を定量化してみた
各選手には、サーブが得意な選手やリターンが得意な選手がいると思います。
そこで、今回は、各選手にサーブ力とリターン力の潜在変数があると仮定して、これを因子分析で推定し定量化をしてみました。
結構なサイズのファイルで、一気に読み込むことは不可能でした。
Python 文書分散表現SCDVと他の分散表現を比較してみた
今回は、以下の論文の文章分散表現、SCDVについて書きます。
SCDVは、文章ベクトルを取得する方法の1つです。
文章ベクトルを取得する手法はDoc2Vecなど色々ありますが、論文において、取得した文章ベクトルを用いたマルチラベル分類では、他の方法よりも高い精度を出せているようです。
Python クレジットカード不正利用予測モデルを作成・評価してみた
表題の通り、Kaggleデータセットに、クレジットカードの利用履歴データを主成分化したカラムが複数と、それが不正利用であったかどうかラベル付けされているデータがあります。
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今回は普通に、このデータを用いてクレジット...
Edward ベイジアンニューラルネットワークで毒キノコ分類を実装してみた
最近勉強中のEdwardを使って、ベイジアンニューラルネットワークを実装してみました。
公式ページには、ちょっとした参考程度にしかコードが書いてなくて、自信はありませんが、とりあえず学習はしてくれたようです。
ちなみに今回は、データをKaggleのデータセットで行い、実装もKaggleのkernelを使ってみました。
Python TensorFlowでニューラルネットワーク、CNNを実装してみた
今回は、TensorFlowでニューラルネットワーク、<!-- 再帰的ニューラルネットワーク、 -->畳み込みニューラルネットワークの実装について記します。
以前にChainerやPyTorchでも各種ニューラルネットワークを実装していますので、今回も同様のタスクを実装してみます。
Python オンライン機械学習（CW、SCW）を実装してみた
今回は、下記の論文で紹介されているオンライン機械学習のモデルをPythonで実装してみました。
表題の通り、Confidence Weighted Learning（CW）、Soft Confidence Weighted Learning（SCW）を実装してみます。
Python PyTorchでニューラルネットワーク、RNN、CNNを実装してみた
今回は、PyTorchでニューラルネットワーク、再帰的ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワークの実装について記します。
以前にChainerの実装をまとめたときのものと同じタスクを実装してみて、比較しやすいようにしてみました。
Chainer Chainerでニューラルネットワーク、RNN、CNNを実装してみた
RNNの実装の勉強もしました。
今回は整理と備忘録も込めて、Chainerでニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワークの実装について記します。
Chainer Chainerでニューラルネットワーク及び畳み込みニューラルネットワークを実装してみた
今回、Chainerを触ってみまして、MNISTの画像認識アルゴリズムを、ニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークで実装してみました。
ちなみに、他にもTensorFlowも使ってみたのですが、自分としてはひとまずChainerの方がコード感覚としてしっくりきましたので、こちらを使ってみました。
Python Open AI GymのFrozenLakeを強化学習（Q学習）で解いてみた
Google子会社DeepMind社により開発された、人工知能を搭載したコンピューター囲碁プログラム「AlphaGo（アルファ碁）」の活躍により、深層学習や強化学習の注目度がさらに上がった気がします。
R 性別、職業別、趣味別の行動者数データを対応分析してみた
政府統計データのいろんな地域別のデータを眺めながら、先日のマップ可視化に乗せるだけでも面白いなぁとか考えていました。
今回は、タイトルの通りの集計データから、業種別で趣味の傾向があるのかどうか、見えたりするのかとか思ったので、調べてみました。