kanayamaのブログ

twitter: @tkanayama_

「施策デザインのための機械学習入門」を完全に理解したサトシくんがポケモン捕獲アルゴリズムを実装する話

プロローグ ストーリー編 第1章 感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する 第2章 絶望 第…

ポケモン人気投票データを使って推薦システムを作る

[祝] ポケモン25周年 〜推薦システムに詳しい方へ〜 本編 ステップ1. 基本的な集計をする ステップ2. ポケモンどうしの共起度を計算する ステップ3. ポケモンどうしをグループ分けする ステップ4. 推薦システムを作る まとめ 宣伝 ポケモン系 推薦システム系…

ポケモンを題材に「SQLアンチパターン」を実践してみる

@tkanayama_です。「SQLアンチパターン *1」 という本を読みました。「ポケモンを題材に因果推論を実践してみる」のように、仮想的なストーリ上で実際に使ってみた感を出すことにより、自分の記憶に定着させることを狙います。 前提として、何をアンチパター…

Kaggleの学習から投稿までをAWS, GitHub Actionsを使って自動化する

金山(@tkanayama_)です。先日終了したKaggleの"M5 Forecasting"というコンペに参加した際、クラウドやCI/CDの勉強も兼ねて、AWS, GitHub Actionsを使って遊んでみました。 免責 N番煎じだったらすみません。一応、同じことをやっているネット記事は見つか…

ポケモンを題材に因果推論を実践してみる

問題設定 有意差検定 交絡因子の存在 線形重回帰によるモデル化 回帰係数の推定 回帰係数の仮説検定 補足など 残差の分布について 他の交絡因子について データの生成方法について 参考文献 @tkanayama_です。最近「計量経済学*1」と「効果検証入門 *2」を読…