概要 どの本のどこに何の統計モデルの説明があるのか忘れてしまうのでindexとして整理。 みどり本（こちら） 3章 テーマ ポアソン回帰 推定方法 とを最尤推定 6章 テーマ ロジスティック回帰 推定方法 とを最尤推定 7章 テーマ 6章のロジスティック回帰で固…

概要 KNNのoutputの理解に少し時間がかかったので書いておく。KNNの理論説明はなし。 とりあえずKNNやる from sklearn.neighbors import NearestNeighbors x = np.array([[0,0],[0,1],[2,2],[3,3]]) knn = NearestNeighbors(n_neighbors=3) knn.fit(x) dista…

メモ pyenv init - を pyenv init --path に変更したら直った。。。

環境：mac(Big Sur), psql 13.2 前提：sample.csvという仮のcsvがある想定 DB作成・削除 $ createdb sampledb$ dropdb sampledb DBと接続 $ psql sampledb入るとターミナルのコマンドを入力する先頭の部分が$からsampledb=#に変わる テーブル作成・削除 SQL…

環境：mac(Big Sur), psql 13.2 前提：sample.csvという仮のcsvがある想定 DB作成 sampledbというDB作成$ createdb sampledb DBの中に入る$ psql postgrespostgres=# \c sampledb テーブル作成 一応１つもテーブルがないことを確認sampledb=# \z 空のsamplet…

環境：mac(Big Sur), psql 13.2 前提：データベース（PostgreSQL）になにかしらデータが入っている。今回はhogehogeデータベース内にhogeテーブルがある想定。 とりあえず、psqlに入って任意のデータベースにアクセス 中に入る$ psql postgres データベース…

個人的なメモ。 とりあえず、動くところまでの流れ。 mkdir testcd testpython3 -m venv envsource env/bin/activatepython -m pip install --upgrade piptouch requirements.txtopen requirements.txt Django~=2.2.4pip install -r requirements.txtdjango-…

とある事情で画像を使うことになったので、ブログに貼る。 終わり。

ガンマ・ポアソン・リーセンシー・モデル リーセンシー（最近いつそのブランドを購入したか）からそのブランドの購入頻度（Frequency）や浸透率（Penetration）を導き出すモデル。 感想 もっと統計やらんとなあ

愚直に実装した場合に起きる問題 ・Python：オーバーフローは起こらないが、計算量O(N^2)でTLEになってしまう。 ・C++：計算量は大丈夫だが、オーバーフローにより誤った計算結果になる。 ＊オーバーフロー（桁あふれ）とは？？ 数値型の変数について、己が…

設定 赤玉と白玉の２種類が入っている袋があり、袋の中には赤玉θ個と白玉n-θ個の合計n個の玉が入っている。 かき混ぜて、中を見ず１個取り出す。 もし、赤玉が出たら、d個の赤玉を袋に加えて袋に戻す。 もし、白玉が出たら、d個の白玉を袋に加えて袋に戻す。…

パラメータチューニング（optuna）、CV scikit-learn インターフェースを使わずLightGBM import numpy as np import pandas as pd from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedKFold import optuna impor…