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  <author_name>MikuHatsune</author_name>
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  <blog_title>驚異のアニヲタ社会復帰の予備</blog_title>
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    <anon>R</anon>
    <anon>Rpackage</anon>
    <anon>統計</anon>
    <anon>Rを使いこなす</anon>
    <anon>医学</anon>
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  <description>読んだ Nat Genet. 2016 Aug 1. 様々なデータを取ってきて、遺伝子との相関があるかを解析するわけだが、サンプルの人数、組織、遺伝子の3次元をサンプル×要素(component やfactor と呼ぶ)と要素×遺伝子の行列に分解することで、テンソル分解してデータの構造をいじる。 もちろん、時間次元をいれて4次元テンソルとかN次元テンソルとかも発展版ができる。 遺伝子を扱うときは、たいてい、遺伝子発現データが数万で、サンプルが100から1000といういわゆるp&gt;&gt;n 問題に直面する。そのため、spike-and-slabという方法で変数を減らしている。 個の変数がモデルにあると…</description>
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  <published>2016-08-03 11:17:27</published>
  <title>Spike-and-slab</title>
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