お気付きの点がありましたらご指摘いただけますと幸いです。宮川 雅巳. 統計的因果推論―回帰分析の新しい枠組み (シリーズ・予測と発見の科学). 朝倉書店. 2004.雑記 - クッキーの日記（前回） [1] の 76 ページの図 5.1 (c) のとき、つまり、交絡因子 があ…

お気付きの点がありましたらご指摘いただけますと幸いです。宮川 雅巳. 統計的因果推論―回帰分析の新しい枠組み (シリーズ・予測と発見の科学). 朝倉書店. 2004. 26. 重回帰分析 9（コントロール変数の選び方：バックドア基準と DAG） 雑記 - クッキーの日記…

お気付きの点がありましたらご指摘いただけますと幸いです。宮川 雅巳. 統計的因果推論―回帰分析の新しい枠組み (シリーズ・予測と発見の科学). 朝倉書店. 2004. 26. 重回帰分析 9（コントロール変数の選び方：バックドア基準と DAG） 雑記 - クッキーの日記…

お気付きの点がありましたらご指摘いただけますと幸いです。因果推論にDAGを活用する | 2021年 | 記事一覧 | 医学界新聞 | 医学書院（2022年5月13日参照）． 参考文献 [1] に A～F の 6 つの DAG がありますね。 A は、X が「ピアノを習っていた」で、Y が…

参考文献 GitHub - pkuzengqi/Skyformer: Skyformer: Remodel Self-Attention with Gaussian Kernel and Nystr\"om Method (NeurIPS 2021)（2022年5月12日参照）． 以前に Skyformer が CPU で動くのを確認したが GPU で動くか確認したら動いたというだけで…

参考文献 Arturs Backurs, Piotr Indyk, Tal Wagner. Space and Time Efficient Kernel Density Estimation in High Dimensions. In NeauIPS 2019.（2022年5月11日参照）． [1] は大規模データにも適用できるカーネル密度推定の高速化を提案している。Reform…

仮に愛知県民の 20% がきのこの山の方が好きで、残る 80% はたけのこの里の方が好きだとする。 このとき、「きのこの山が好きである」のオッズは 0.2 / 0.8 = 0.25 になる。 さらに、「きのこの山が好きである」のロジットは log(0.25) = -1.39 になる。 こ…

参考文献 GitHub Actions で変更があるときだけ git commit & push する（2022年5月9日参照）． continuous integration - Git history in a Github Action - Stack Overflow（2022年5月9日参照）． GitHub - actions/checkout: Action for checking out a r…

概要 参考文献 前提 〈１〉OAuth 2.0 Bearer Token 認証の例 〈２〉OAuth 1.0a User Context 認証の例 〈３〉OAuth 2.0 Authorization Code Flow with PKCE (User Context) 認証の例 概要 Twitter API をつかおうとして Twitter Developer アカウントを作成…

参考文献 GitHub - lucidrains/performer-pytorch: An implementation of Performer, a linear attention-based transformer, in Pytorch（2022年5月7日参照）． performer_pytorch（v1.1.4）は以下のような構造をしているのがわかる。 FastAttention がどう…

以下の記事を更新した。線形回帰モデル - Cookipedia

参考文献 行列が正則であることの意味と5つの条件 | 高校数学の美しい物語（2022年5月5日参照）． 5 つの条件が同値であるとある。1. との同値性が一番イメージ的にもわかりやすいのが 4. だと思う。つまり、「正則である（逆行列がある）こととその線形変換…

お気付きの点がありましたらご指摘いただけますと幸いです。 R を用いた一般化線形モデル（仮説検定編）：割合データを例に（2022年5月4日参照）． statistics - Asterisk (*) vs. colon (:) in R formulas - Stack Overflow（2022年5月5日参照）． 参考文献…

以下の Pipfle と Pipfile.lock から pipenv を install すると fast_transformer はインストールできた。ただし fast_transformer 以外のパッケージもごちゃごちゃ入っている。ML-on-WSL/Pipfile at f9600f6a5d8e44257b31d428e2cbce7514269744 · CookieBox2…

昨日の記事で以下を実行できるようになったが、なぜ PyPI から pipenv で入れたときは動かなかったのか、pipenv で fast_transoformers は管理できないのか。 $ python >>> import fast_transformers.causal_product.causal_product_cuda 適当なディレクトリ…

手元の環境（CUDA 11.6 + cuDNN v8.2.0 on Ubuntu20.04 on WSL2）では pytorch-fast-transformers を pip でインストールしたところ一部の機能は使用できるようだが fast_transformers.causal_product.causal_product_cuda が import できなかった。手元では…