回帰不連続デザイン(Regression Discontinuity Design, RDD)

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神戸大学法学研究　政治学方法論特殊講義III(担当: 藤村直史)　報告資料回帰不連続デザイン(Regression Discontinuity Design, RDD) 報告日：2016年7月8日 ( PDF version is also available in http://www.jaysong.net )

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2013年8月10～11日にかけて北大函館キャンパス内で行われた統計勉強会の投影資料です。 2日目 2-4.devianceと尤度比検定正規分布以外の確率分布では残差の考え方が変わってきます。そこでdevianceという概念を導入したうえで、GLMにおいて分散分析を実行する方法を解説します。サイト作ってます http://logics-of-blue.com/

2 4.devianceと尤度比検定

logics-of-blue

NLP コロキウム https://nlp-colloquium-jp.github.io/ で発表した際のスライドです。論文: https://arxiv.org/abs/2205.01954 GitHub: https://github.com/joisino/wordtour 概要単語埋め込みは現代の自然言語処理の中核技術のひとつで、文書分類や類似度測定をはじめとして、さまざまな場面で使用されていることは知っての通りです。しかし、ふつう埋め込み先は何百という高次元であり、使用する時には多くの時間やメモリを消費するうえに、高次元埋め込みを視覚的に表現できないため解釈が難しいことが問題です。そこで本研究では、【一次元】の単語埋め込みを教師なしで得る方法を提案します。とはいえ、単語のあらゆる側面を一次元で捉えるのは不可能であるので、本研究ではまず単語埋め込みが満たすべき性質を健全性と完全性という二つに分解します。提案法の WordTour は、完全性はあきらめ、健全性のみを課すことで一次元埋め込みを可能にし、それでいて、全ての、とまでは言わないまでも、いくつかの応用において有用な一次元埋め込みを得ることに成功しました。

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第20回ステアラボ人工知能セミナー https://stair.connpass.com/event/109983/ 【講演動画】 https://youtu.be/Fgza_C6KphU 【講演タイトル】機械学習モデルの判断根拠の説明【講演概要】本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演の前半ではまず近年の代表的な研究について紹介する。後半では、発表者の最近の研究として「ランダムフォレストの簡略化」と「モデル列挙」について紹介する。

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