ほくそ笑む

R言語と統計解析について

useR! 2018 メモ (3) 後半

SAR: a practical, rating-free hybrid recommender for large data

Microsoft のレコメンド手法 SAR (Smart Adaptive Recommendation) について。 Azure の API の紹介だが、R 実装もあるとのこと。

Jumpstart Machine Learning with Pre-Trained Models

こちらも Microsoft の人の発表で、訓練済み機械学習モデルを共有する MLHub の紹介。 https://mlhub.ai

FastR: an alternative R language implementation

Oracle の人で高速な R 実装 FastR の紹介。 Renjin が有名だが、それの対抗馬。GraalVM 上で動く。

Estimating individual Customer Lifetime Values with R: The CLVTools Package

顧客生涯価値 (Customer Life Value; CLV) を確率的な顧客離脱モデルを使って推定するパッケージ CLVTools の紹介。このパッケージまだ公開されていないらしい。

Modelling Field Operation Capacity using Generalised Additive Model and Random Forest

イギリスの電力会社かなんかで顧客の修理依頼の数を予測してスタッフを十分確保しておくという話。

iml: A new Package for Model-Agnostic Interpretable Machine Learning

機械学習の解釈可能性についての論文をいくつか実装したパッケージ。 LIME の独自実装を含む。

Teaching R to New Users: From tapply to Tidyverse

しゃべりのうまいおじさん

Disciplined Convex Optimization with CVXR

凸最適化用のパッケージ CVXR の紹介。 凸最適化問題はプログラムで記述するのが面倒だけどこれだと自然な数式で表現できる。

Robustness criterion for the derivative kriging-based optimization

ロバストなクリギング手法。より安定な点に最適化するようにロバスト基準を加える。

Augmented Lagrangian for constrained optimizations in Empirical Likelihood estimations

Empirical Likelihood 法というので制約条件つける方法。 拡張ラグランジュで最適化するらしい。

Data Preprocessing using Recipes

その他 useR! 2018 参加報告

engineering.linecorp.com gingi99.hatenablog.com