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あっ, どーも僕です。 注意！！本エントリーの記述はRソースを含めて全面的に書き直しています！！(なぜかこのエントリーはアクセス数が多いので（汗）)＠2014/9/11 Python版はこちらから． github.com クラスター数が自動で決まるkmeans法 前回はk-means法の実装を示しました。 kmeans法は近い者同士を集めるという直感的に理解しやすいシンプルなクラスタリングですが、そのシンプルさゆえにいくつか欠点（？）があります。 その一つはクラスター数の設定です。 kmeans法ではクラスター数をパラメータとして与えます。...しかし、どうやってクラスター数を設定するればよいのでしょう。...わかりません。職人芸でしょうか。 素人にはクラスター数は決められないでしょうか？ 考えるめんどくさいのでアルゴリズムに決めてもらいたいです。 そんなクラスター数をアルゴリズムに決めて

水着よりもいまは浴衣姿を拝みたい. あっ, どーも僕です. みなさんこちらの記事見ましたか? Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 道玄坂で働くデータサイエンティストのブログ Rをはじめて一年あまりだそうです. すごいですね. わたしなんてもうまる二年Rを使っているのに半分くらいしか数学的にもR的にもわかりませんでした. お恥ずかしい. .... まっ, それはおいといて. 記事を読んでいて思ったのですが, Webの世界ではあまりタグチメソッドは使われていないようですね. タグチメソッドも結構使えそうな気もするだけどなあ. ってことで, 今回はタグチメソッドのMTA法を組んでみてirisで試してみました. MTA法はパターン認識の一種で, 何がいいかはわかっているけど, 何が悪いかわかっていないときに有効です. なにでパターン認識するかというと正

なのでダンダリン見てる。 あっ, どーも僕です。 リアップは劇薬じゃなくてよかったです。 rstanでちょこちょこ こちらのブログにrstanの導入＆入門編が紹介されていました。 MCMCの計算にStanを使ってみた（超基礎・導入編） - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ 普段から読んでいるブログで毎度毎度参考になります。 ですが、はじめてrstanを触る人には誤解を与えるかもな内容でしたので、ちょっと付け足しておきます。 付け足しポイントは次の２つ 回帰係数にはベクトル演算をつかうstanはいっぱい関数があってよくわからないので, まかせます codaを使わなくてもトレースと事後分布は出せる ベクトル演算は公式リファレンスで推奨されていますし、ひとつづ係数を書くのは大変なのでオススメしません。 書いて説明するのは大変なので、とりあえずRのスクリプトはこちら。リファレンスに似たよう

あっ, どーも僕です。 Stan2を使って自分もベイジアンの端くれになりたいのですが、RStanがなかなかインストールできずに苦戦していました。 インストール失敗のエラーメッセージは自分には理解できなったです。 で、試行錯誤していたらいきなりインストールできたので同じ悩みを抱えているかたの参考になればと思い載せておきます。ちなみに、stan1.3のときにはrstanをインストールできませんでした。stanそのもののはすんなりインストールできましたが。 追記 2013.10.26 2.0.1のインストールとか リファレンスを全文印刷したとたんにバージョンアップしてしまいました。 .Rはset_cppo('fast')とかを設定するとMakevarsというファイルをなかにいれてでてくる。なので.Rを消してからset_cppoを使わないでインストールすればいい。なお、自分の環境ではインストールし