変分ベイズ、混合正規分布のVB学習アルゴリズムの導出。式の計算で難しい部分が丁寧にまとまっています。共役事前分布入れて事後分布を計算するやり方に慣れてる方は理解が早いと思いますが、自分の様な似非ベイジアンにとってはなかなかハードでした… http://t.co/ljLBhfsx

Collapsed VB法、Truncated VB法についての解説。TVBでは潜在クラスにSBPを入れたときに、無限項分布を適当なクラス数で打ち切って多項分布としていますが、その疑問について払拭されました。http://t.co/mT5H9Jy3

RT @yokkuns: 最近のベイズ理論の進展と応用[Ⅰ]-階層ベイズモデルの基礎- / “kubo2009IEICE.pdf” http://t.co/t5Muqrit

文献:『百貨店ID付きPOSデータからのカテゴリ別状況依存的変数間関係の自動抽出法 』大規模なID付きPOSデータに対してPLSIモデルを使って顧客と商品のクラスタリングを行う。更に、推定結果の潜在クラスを使って顧客行動の予測モデルを構築。http://t.co/M5wbaAZr

岩崎学先生の論文『統計的因果推論の視点による重回帰分析』をありがたく読ませていただきました。よく考えたら論文を無料で読ませていただけるのってとてもありがたい…！ https://t.co/yk0X5YEh1d

本日のQuartoについてのスライドは以下になります。RやRStdioの初学者にこそ読んでもらいたいです！ https://t.co/ixt1LLAniP 日本心理学会第87回大会/Quartoによるデータ解析と論文執筆入門 https://t.co/yeGFWC8U3t

「マーケティングの統計モデル」等を書いてる佐藤さんのペーパー。時間を見つけて読まなきゃ。 J-STAGE Articles - 経営学のためのデータサイエンスの周辺：計量経営学のすすめ https://t.co/ogASH3ignc

因果推論についての総復習のような論文。 https://t.co/KaoZqL8e2B

今年の人工知能学会に博報堂DYさんが出していたMMMの解説ペーパーが良いまとめになっていて当事者としても大いに参考になりました。特に内生性と因果推論（バイアス補正）の話題は現在進行形で各所とも取り組んでおり、重要だなと https://t.co/EX2sZujSuz https://t.co/SF0Javtvvu

イベント予測モデルの評価指標．篠崎 智大, 横田 勲, 大庭 幸治, 上妻 佳代子, 坂巻 顕太郎．計量生物学． https://t.co/ffeZLLvm4I

データでよくわからないことが起きて解決しないといけない時はこの画像を開いてやる気を高めている(が手は動かない)。 大塚啓二郎「いかにして英文雑誌に論文を掲載するか」農業経済研究 2014. https://t.co/cbZCdWWf9I https://t.co/uMIkvJNv0B

こちらの「すべての機械学習は実はA/Bテストである」という特集記事を共著で書かせていただきました。会員の方はリンクから無料で読めるはずです。 https://t.co/QitXAekdif https://t.co/OAfQILSgoY