タイトル
統計処理及び機械学習に基づくデータマイニング勉強会 #03 - connpass （2015.4.9）
主催
梅染充男（@dr4caena）
会場
東京都渋谷区恵比寿南3-5-7 代官山DGビル9F
株式会社デジタルガレージセミナールーム
統計処理及び機械学習に基づくデータマイニング入門 第3回
発表者: ナビプラス株式会社 宮本隆志（@tmiya_）
勉強会当日の夕方、恵比寿のCoCo壱番で火事があったそうで。
会場へはいつものように恵比寿駅から向かったのですが、消防車が何台も止まっていたものの、鎮火は終わっていたもよう。
恵比寿駅前のココイチが火事だ！ pic.twitter.com/CuC1YqPnZf
— ミツザライト (@mitsutakam) 2015, 4月 9【講義】
- 今日話す内容
- χ二乗検定の別の例：Bradley-Terryモデル
- 多腕バンディット問題
- 作者: 東京大学教養学部統計学教室
- 出版社/メーカー: 東京大学出版会
- 発売日: 1991/07/09
- メディア: 単行本
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- 多腕バンディット問題
- John Myles White「バンディットアルゴリズムによる最適化手法」
Bandit Algorithms for Website Optimization
- 作者: John Myles White
- 出版社/メーカー: O'Reilly Media
- 発売日: 2012/12/10
- メディア: Kindle版
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- 他は、「Multi-Armed Bandit」で検索や！
Bradley-Terryモデル
- χ二乗検定を分割表以外で使う
- Bradley-Terryモデルは、比較結果を予測するためのモデル
- ただし、Bradley-Terryモデルは「３すくみ関係が無い」と仮定
Bradley-Terryモデルとは？
http://kasuya.ecology1.org/stats/BT201103web.pdf
の野球を例にした説明が、今回の内容とほぼ同じで分かりやすかったです。
これによると、Bradley-Terryモデルの利点は、
- 各オブジェクトの強さが定量的に推定できる
- 推定誤差が得られる
- 尤度に基づく検定やモデル選択が使える
等々とのこと。
他にもサッカーを例にしたものもありました。
http://www.ise.chuo-u.ac.jp/ise-labs/taguchi-lab/pdf/bachelor/2006/r2006_tamura.pdf
多腕バンディット問題
スロットマシンの例で考える
- スロットマシンがn台ある。
- 各スロットi(i=1,⋯,n)は確率piで報酬1、確率 1−pi で報酬 0 を与える。
- 確率 pi は時間的に変動しない。
- 確率 pi は不明であり、自分で試して得られた報酬から推測する他はない。
- 上記の状況のもとで、最大の収益を得られる戦略を考えよ。
http://www.computer-igo.com/category1/entry7.html
の解説が分かりやすいかも。
【ハンズオン】
まず前提として、Anacondaのインストール、および
sudo pip install -U ipython sudo pip install pyzmq tornado jinja2 cd ~/temp/ git clone https://github.com/takashi-miyamoto-naviplus/spml4dm.git
の事前準備が済んでいるものとします（前回までと同じ手順）。
GitHub上の講義用ファイル（第3回分）が更新されたそうなので、以下を実行します。
cd spml4dm/ git fetch git pull cd 3/ ipython notebook
χ二乗の値
>>> from scipy.stats import chi2 >>> chi2.isf(0.05, 10) 18.307038053275143
