統計に関するShineSparkのブックマーク (6)
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Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の2つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
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作者のページ ときどき所得などのデータを平均値︵算術平均︶のみで示している記事があります。しかし極端な外れ値があったり、著しく非対称だったりするデータは中央値で扱わないと実態がよく分からなくなってしまう場合があります。﹁平均所得600万円！﹂に騙されないように﹁平均値﹂と﹁中央値﹂の違いを実感しましょう。 追記1‥以下の分布はLog-normalを仮定しているため必ず 中央値<平均値 です。そうじゃない分布も当然存在します。 追記2‥このページの趣旨は﹁平均値だけ見ても実態がよく分からんこともあるので元の分布や他の統計量も気にしようね﹂ってことなので一々﹁最頻値も見なきゃ駄目だ﹂とかメールしてこなくていいです。 使い方‥スライダをグリグリ動かして、それぞれの代表値を持つ分布の例を見てみよう。
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将棋ニコ生などで頻繁に聞く1﹁プロの対局では王手飛車をかけたほうが負ける﹂というジンクス(格言?)が本当なのかを自作の将棋解析ライブラリを使って確かめる． ﹁プロの試合では王手飛車をかけたほうが負ける﹂とは Wikipediaの﹁両取り﹂の項目には，以下のように書いてある． 棋士同士の対局の場合は、﹁王手飛車をかけた方が負ける﹂という言葉もある︵棋士は王手飛車になる可能性まで踏まえて指しているため︶。 また，マイナビの本2には次のように書いてある． ﹁プロは王手飛車をかけたほうが負ける﹂というセオリー(?)があります。プロが王手飛車を見落とすはずはないので、飛車を取られてもいい読みの組み立てをしているから、という意味です。 また，実際に確かめてみた例として，知恵袋のとある質問の回答中に﹁﹃近代将棋﹄ 2002年9月号に，王手飛車をかけたほうが勝率が良かったと書いてあった﹂という旨の情報が挙
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個人開発者の矢野さとるさんは6月12日、10日に公開された﹁次世代統計利用システム﹂のAPIを活用し、国勢調査などの政府が持つ統計データをCSV形式でダウンロードできるWebサービス﹁統計くん﹂を公開した。 次世代統計利用システムは、統計のオープンデータの高度化に向け、統計センターが総務省統計局と協力して提供しているシステム。政府の統計ポータル﹁e-Stat﹂でデータベース化されている統計データを、XMLやJSONなどで出力するREST方式のAPIを提供している。 統計くんは同APIを活用し、国勢調査、事業所・企業統計調査、全国物価統計調査、家計消費状況調査などについて、調査結果をWebブラウザ上に表示したり、条件を絞り込んで分類したり、CSV化してダウンロード可能。今後は、グラフ生成やクロス集計機能などの実装を検討している。 関連記事 ﹁PM2.5まとめ﹂正式公開 現在地のPM2.5濃度
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久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 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: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見るR本Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
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久しくご無沙汰しておりました。 書くネタ自体は山ほどあるんですが、本業が凄い勢いで動いているのでそっちに集中していましたです。 さて、たまには分析チックなお話を。統計でガチガチの石頭になってしまわないように、常に僕が気をつけていることの1つが﹁選択バイアスの罠﹂です。 生還した戦闘機、しなかった戦闘機 あ、ちなみに、いまきは別に統計や分析の︵アカデミックな意味での︶専門家ではないので、そのあたりはご容赦を︵汗 時に1940年ごろ。 世界は第二次世界大戦の真っ只中です。 統計学者のエイブラハム・ワルドという方が戦闘機の脆弱性について調査していたそうです。 帰還した戦闘機の大量のデータが彼の元に届きます。 ﹁入手したデータどれもが、戦闘機のある部分の被弾頻度が他の部分よりも過度に多いことを示していた。﹂ さて、ここからどういう結論を導けばいいのでしょうか？ ︵ちょっと立ち止まって考えてから読ん
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機械学習モデルを作成する - Training
平均値 vs 中央値
「王手飛車をかけた方が負ける」は本当か - 盗んだ統計で走り出す
国勢調査など政府統計データをCSV化してダウンロードできる「統計くん」 政府API活用
一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
生還した戦闘機が教えてくれること ～ 選択バイアスの罠 - Feel Like A Fallinstar
