因果推論の学習中に重回帰分析における回帰係数の一般解の導出を行ったので、備忘としてまとめます。 2つの観測値XとYによりZを予測する問題を考えると、重回帰は以下のように書ける。 上記式の期待値と、式をX倍およびY倍し期待値を取った3つの方程式より導…

Hyperparameter Importance Across Datasets(KDD2018 Research Track Papers)を読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 背景と概要 背景 機械学習の予測モデル開発において、自動的にハイパーパラメ…

【Merpay x M3 x PFN 共催】 Machine Learning Nightに参加しました。 (間違っている点があった場合、指摘いただければ助かります) どんなイベント？ Machine Learning Production Pitchは、機械学習について業務で培った知見や経験や苦労話を共有できる場を…

A Severity Score for Retinopathy of Prematurity(KDD2019 Applied Data Science Track Papers)をざっくり読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 背景と概要 Retinopathy of Prematurity(ROP:未熟…

現実の問題を定式化できる線形計画問題をまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 主に以下の内容で構成されています。 線形計画問題および整数計画問題の概要 問題を解くアルゴリズムはどのようなものがあ…

「白金鉱業 Meetup Vol.12」に参加したので、まとめました (間違っている点があった場合、指摘いただければ助かります) どんなイベント？ ブレインパッドのデータサイエンティスト/機械学習エンジニアが社外のデータ系の仕事をしている人と交流したい！と始…

Sanity Checks for Saliency Mapsを読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 背景と概要 機械学習技術が向上し複雑になり、インパクトを与えるようになるにつれ、説明する手法(Saliency method)が更に…

昨日「Sports Analyst Meetup #5」に参加したので、まとめました どんなイベント？ スポーツアナリストおよびスポーツデータ分析に興味のある方に向けたイベントです。 本イベントはスポーツのジャンルを問わずスポーツアナリスト（を目指す人）にとって有益…

状態空間モデルの概要を知り、使えるようにするため基礎からまとめていきます。 今回は線形ガウス空間モデルからカルマンフィルタの性質を調べる所までです (間違っている点等がある場合、指摘いただければ幸いです) ※前回進めたのはここまで yhiss.hatenabl…

機械学習の可視化アルゴリズムであるSHAPの論文を読みました 今回の目標は、SHAPライブラリを実務で使えるレベルまで各指標・プロットを理解することとしました SHAPとはどのようなものか？ ある予測モデルが予測結果を算出した時に、なぜその予測になるのか…

ノイズがのっている時系列データの予測モデルを作りたいので、使えそうな状態空間モデルの基礎からまとめていきます。 何回かに分けて書きますが、原理の理解から最終的にモデルを作って評価をする所までを目標にしています。 (理解が間違っている点があった…

機械学習の可視化アルゴリズムSHAPを理解するために論文を読み進めていたところ、ゲーム理論を多少理解する必要がありそうだったので、ざっくりまとめました。 (理解が間違っている点があったら指摘いただければ幸いです) なぜゲーム理論を調べることになっ…

可視化アルゴリズムSHAPの論文を読んで発表したもくもく会LT用資料 (理解が間違っている点があったら指摘いただければ幸いです) A Unified Approach to Interpreting Model Predictions http://papers.nips.cc/paper/7062-a-unified-approach-to-interpretin…

参加してからしばらくたってしまっていますが、「CounterFactual Machine Learning勉強会 #2」に参加したので、まとめました。 目次 なんの勉強会？ LT CFML@KDD2019 オンラインデータからの処置効果の推論方法：最適腕識別と多重検定 CRM（Ad）における機械…