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  • コグニカル

    コグニカルは、足りない知識をツリー構造で掘り下げられる学習サイトです。

    • じゅじゅ on Twitter: "ネット上にある、完全無料で勉強になる有益なコンテンツまとめました。 (お金/資産形成、Excel、仕事術、資料作成、英語、ファイナンス、統計・データ分析、プログラミング、ITなど) GWでなにか勉強したいな~、と思っていた方はぜ… https://t.co/wHbkKFUnFM"

      ネット上にある、完全無料で勉強になる有益なコンテンツまとめました。 (お金/資産形成、Excel、仕事術、資料作成、英語、ファイナンス、統計・データ分析、プログラミング、ITなど) GWでなにか勉強したいな~、と思っていた方はぜ… https://t.co/wHbkKFUnFM

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      • 東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital

        東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip

          東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
        • 食べログ3.8問題を検証 - クイックノート


          twitter   3.83.6               
            食べログ3.8問題を検証 - クイックノート
          • 高校レベルの数学から大学の教養数学くらいまでを独学/学び直した - razokulover publog

            去年の12月頃から数学の学び直しを始めた。 職業柄少し専門的な、特に機械学習の方面の書籍などに手を出し始めると数式からは逃れられなかったりする。とはいえ元々自分は高校時代は文系で数学1A2Bまでしか履修していない。そのせいか少し数学へ苦手意識があり「図でわかるOO」とか「数学無しでもわかるOO」のような直感的に理解出来る解説に逃げることが多かった。実務上はそれで問題ないにしてもこのまま厳密な理解から逃げているのも良くないなと感じたのでもう少し先の数学に取り掛かることにした。 巷には数学の学び直しについての記事が既にたくさんある。それに自分の場合は何かの受験に成功した!とか難関の資格を取得した!というような華々しい結末を迎えている状態ではない。そんな中で自分が何か書いて誰の役にたつかもわからないが、少なくとも自分と似たようなバックグランドを持つ人には意味のある内容になるかもしれないので、どの

              高校レベルの数学から大学の教養数学くらいまでを独学/学び直した - razokulover publog
            • 高等学校情報科「情報Ⅱ」教員研修用教材(本編):文部科学省

              PDF形式のファイルを御覧いただく場合には、Adobe Acrobat Readerが必要な場合があります。 Adobe Acrobat Readerは開発元のWebページにて、無償でダウンロード可能です。

                高等学校情報科「情報Ⅱ」教員研修用教材(本編):文部科学省
              • 東大情報学環大澤昇平氏の差別発言について - researchmap

                東京大学大学院情報学環特任准教授の大澤昇平氏(@Ohsaworks)が、11月20日にtwitter上で行った差別発言について書きます。この件については、11月24日に情報学環長名ですでに以下のような文書が出されています。 しかし残念ながら、上記の文書からは誰がどのような言動を行い、それがなぜ問題なのかということがわかりません。筆者(明戸)は現在同じ大学、同じ部局の特任助教であり(ただしプロジェクト雇用なので部局そのものの運営等には関わっていません)、また差別やヘイトスピーチにかかわる研究者でもあります。こうしたことをふまえて、ここでは明戸個人の立場から、今回の経緯および論点を整理し、自身の立場を明らかにしておこうと思います。

                • 全国民に配るべき!総務省が示した「データ入力の統一ルール」|Excel医ブログ

                  2020年12月、総務省より 【機械判読可能なデータの表記方法の統一ルール】が策定されました。 統計表における機械判読可能なデータの表記方法の統一ルールの策定 https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01toukatsu01_02000186.html 2020年11月に河野太郎 行政改革担当大臣のツイートが話題となりました。 その後正式に統一ルールが公開された形です。 各省庁がネット上で公開する統計を機械判読可能にするために、データの表記方法を統一させます。「政府統計の総合窓口(e-Stat)」で本日から12月1日までの間、表記方法案に関する意見照会を行います。研究者をはじめ、皆様のご意見をお待ちしています。https://t.co/h07tCTDazc — 河野太郎 (@konotarogomame) November 25, 2020

                    全国民に配るべき!総務省が示した「データ入力の統一ルール」|Excel医ブログ
                  • えるエル on Twitter: "東大が無償でPDF公開している,統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて,各事例への統計学の応用手法,3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは,この3… https://t.co/w2cSVIxmUI"

                    東大が無償でPDF公開している,統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて,各事例への統計学の応用手法,3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは,この3… https://t.co/w2cSVIxmUI

                      えるエル on Twitter: "東大が無償でPDF公開している,統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて,各事例への統計学の応用手法,3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは,この3… https://t.co/w2cSVIxmUI"
                    • 事実に誠意を


                      Chrome稿 COVID-19 COVID-19
                        事実に誠意を
                      • 緊急事態宣言から3週間 流行状況はどう変わったか(忽那賢志) - エキスパート - Yahoo!ニュース

                        4月7日に緊急事態宣言が出されて3週間が経ちました。 筆者は緊急事態宣言の発令後に以下の記事を投稿しました。 緊急事態宣言 私たちにできること ここでは患者の急増、医療崩壊の進行、そして我々がこれから行うべき「ハンマー&ダンス」の概念についてご紹介しました。 緊急事態宣言の発令から3週間で新規の報告数は減っていますが、本当に感染者は減っていると言えるのでしょうか。 そして今後私たちがなすべきことは何でしょうか。 患者発生数は明らかに減少に転じている緊急事態宣言から2週間を経過した頃から明らかに新規患者数が減少しています。 東京都の新型コロナ患者発生数の推移(東京都 新型コロナウイルス感染症 対策サイトより)日本全国の新型コロナ患者発生数の推移(都道府県別新型コロナウイルス感染者数マップ ジャッグジャパン株式会社より)東京都も1日の新規発症者数が100人を切る日が出てくるなど、緊急事態宣言の

                          緊急事態宣言から3週間 流行状況はどう変わったか(忽那賢志) - エキスパート - Yahoo!ニュース
                        • TVAL now(ティーバルナウ) - テレビ番組リアルタイム視聴率


                          TVAL now
                          • 共感格差

                            21世紀の格差は、他者からの共感の格差をめぐるものになるだろう。 この記事で言いたいこと (社会的)共感は政治的・社会的リソースである。 物理的資産がリソースであるのと同様だ。 共感はアイデンティティごとに分配される(女性黒人LGBT,労働者階級,白人子供etc)。 共感は物理的資産と同じく分配に差がある。 共感の分配は主にマスメディアによってなされる。 トランプ大統領が当選する以前、労働者階級に関するメディアのツイートは60件、同性愛 LGBTに関するツイートは、9664件であった。 ツイートの比率は、労働者階級 60 対 LGBT 9664 で 161倍だ。 ツイートの差を共感の差だとみなせば、労働者階級とLGBTで大きな格差がある。 共感の格差を放置すれば、そこはポピュリストにつけこまれる。 もしあなたがポピュリストになりたければ、次のターゲットを狙うと良い。 ある程度人口ボリューム

                              共感格差
                            • 国際比較に使える唯一の指標「超過死亡」で明らかになる実態 - 新型コロナウイルス情報室 - Quora

                              今回取り上げるのは、フィナンシャル・タイムズからの「死者数は報告されているよりも60%高い可能性がある」というレポートです。 Global coronavirus death toll could be 60% higher than reported | Free to read ここで、本論に入る前に、少し前置きです。 アウトブレイクが現在進行形で起きているときに、異なる国での政策の良し悪しを議論するのに使える、信頼できる統計データとは何でしょうか? 感染者数は、検査の性能・件数・方針などに強く依存するため、もっとも信頼性の低い指標です。一方、死亡者数は、相対的には信頼できる指標ですが、検査を受けないままに死亡してしまったケースについてはアンダーレポート(過小報告)となります。 特にいったん医療崩壊を起こしてしまうとあらゆる報告が追いつかなくなり、感染者数も死亡者数もきちんと管理できな

                              • 和歌山県ホームページ Wakayama Prefecture Web Site

                                知事からのメッセージを紹介します。 令和2年12月28日のメッセージ 新型コロナウイルス感染症対策(その47) ‐データの示す急所‐ コロナの感染は止まらず、日本全体では、連日史上最多の感染者数を更新しています。そうしますと医療も逼迫してきて、いくつかの県では医療崩壊かという懸念も高まっています。和歌山県では、県庁を中心とする保健医療部隊が獅子奮迅の働きで感染者が出ても早期に囲い込んでしまって、感染爆発させないようにしていますので、感染者も割合少なく、全員病院に入ってもらっていますが、病床の逼迫はありません。自分の部下が大部分ですから、言いにくいのですが、保健医療行政の健康局、各地の保健所、和歌山市の保健所、感染者を受け入れてくれている病院、早期発見に協力してくれている全てのクリニック、病院さらには、正面部隊が忙しくなったとき協力してくれている各機関の保健師、看護師、各行政機関の応援部隊、

                                • 孫さんがPCR検査を大々的にやるとツイートしたら、多くの方から医療崩壊が起こるというメッセージが来ているようですが、なぜ医療崩壊が起こるんでしょうか?に対するKenn Ejimaさんの回答 - Quora

                                  • 総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai

                                    サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                                      総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
                                    • 総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai

                                      画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習(外部サイト)」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析(統計分析)の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの

                                        総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai
                                      • 「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary

                                        データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 (最速・最短ルート用) まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ! 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入

                                          「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
                                        • 日本から出たことがないのでわからないのですが、日本は本当に治安が良いのですか?

                                          回答 (32件中の1件目) 警察発表は鵜呑みにしない方がいいかもしれないですよ。 警察が事件化できない「エクストリーム自殺」の闇 - デイリーニュースオンライン こう言った見地から、日本が必ずしも治安の良い国ではない事を示しています。 「センター試験痴漢」遅刻できない受験生を狙う卑劣犯罪の実態 | FRIDAYデジタル こんなツイートが出回る事から見ても 統計では現れない 犯罪は多数あると言えるでしょう。 ちなみに日本の学生の殺人事件発生率は事後を含めても 欧米の学生が誤ってケンカなどで同級生を殺害してしまう、確率より低いんですよね。 確率的にあり得ないと思うんですけど...

                                            日本から出たことがないのでわからないのですが、日本は本当に治安が良いのですか?
                                          • Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation

                                            Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。

                                            • 【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics

                                              株式会社ブレインパッドの2023年新卒研修資料です。基礎統計学について扱っています。

                                                【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics
                                              • 新型コロナウイルスの国別感染者数(中国以外)

                                                +44 (0)20 3290 3920 Flourish is a registered trademark of Kiln Enterprises Ltd, UK company 08825531 Acre House, 11–15 William Rd, London NW1 3ER

                                                  新型コロナウイルスの国別感染者数(中国以外)
                                                • 「もはや昭和ではない」男女共同参画白書(令和4年版)が面白いからみんな読んでみて! 今は子無し世帯がマジョリティ - 斗比主閲子の姑日記

                                                  先月、男女共同参画白書が公表されて色んなところで取り上げられていたので、週末にざっと目を通しておきました。 男女共同参画白書 | 内閣府男女共同参画局 時間がない人は概要版だけでも読んでみるといいですよ。とても興味深いデータが揃っているし、関わった人(内閣府男女共同参画局)の問題意識も伝わってきます。 まず、概要版の表紙にしたって、 左から、料理に携わる男性と子ども二人、選挙に出る女性、おしめを変える男性、実験に携わる女性と子ども二人の構図です。ここからも何を目指しているものかよく伝わってきますよね。気になって過去の男女共同参画白書の概要版の表紙を遡ってみましたが、このようなイラストを挿入していたのは今年だけでした。 今回の特集は人生100年時代における結婚と家族という野心的な内容です。 ここのページで強調されている、 家族の姿が変化しているにもかかわらず、男女間の賃金格差や働き方等の慣行

                                                    「もはや昭和ではない」男女共同参画白書(令和4年版)が面白いからみんな読んでみて! 今は子無し世帯がマジョリティ - 斗比主閲子の姑日記
                                                  • バニラのアイスを買ったときだけ車のエンジンがかからなくなる不思議な現象、その原因は?

                                                    「目に見えて明らかなことが常に解決策であるとは限らず、どれだけ不思議に見えても事実は事実に過ぎない」ということに気づかされたとして、ウォータールー大学でコンピューターサイエンスを研究するスティーブン・マン教授が不思議なエピソードを紹介しています。 Car allergic to vanilla ice cream http://www.cgl.uwaterloo.ca/smann/IceCream/humor.html ある日、自動車メーカー・ゼネラルモーターズ(GM)のポンティアック開発部に以下のような内容の苦情が寄せられました。 「私がGMに苦情を書いたのはこれで2回目です。私にもおかしな話に思えるので、返事がなくても責めるつもりはありません。私たちの家族はいつも夕食後のデザートにアイスクリームを食べています。毎晩、食事後に家族全員がどの種類のアイスクリームを食べるべきかを投票し、私が

                                                      バニラのアイスを買ったときだけ車のエンジンがかからなくなる不思議な現象、その原因は?
                                                    • 9割の人が知らない再現性の危機 - 本しゃぶり


                                                          *1    
                                                        9割の人が知らない再現性の危機 - 本しゃぶり
                                                      • 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート

                                                        総務省は1月11日、データサイエンスのオンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」を、MOOC講座プラットフォーム「gacco」で開講した。社会人・大学生に、統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する講座で、3月7日まで受講できる。 週約3時間×4週間の内容。政府統計の総合窓口「e-Stat」、総務省と統計センターが提供する統計GIS、API機能などを使い、データ分析の手法を学べる。 講師は「統計学が最強の学問である」の著書で知られる統計家の西内啓氏や、総務省統計局の担当者など。 2017年6月に初開講して以来、断続的に開講し、のべ約2万8000人が受講した講座。 関連記事 政府が「ワクチン接種状況ダッシュボード」公開 性別や都道府県別に可視化 政府が、全国の新型コロナワクチンの接種状況を一覧にまとめた「ワクチン接種状況ダッシュボード」を公開。統計情報をまとめたCSVやJS

                                                          総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート
                                                        • 積分とは・対数とは・微分とは〜「分かる」とはどういうことか〜

                                                          文系向け「統計学」の授業で、積分・対数・微分を復習する機会があった。その時の「1枚スライド」を公開した。この図をめぐって、「分かる」とはどういうことか、について多くのコメントをいただいた。それを、まとめました。(話が同時並行で進行するので、スレッド風の「まとめ」です。) 注意:積分は、統計学の場合、正規分布表を見るために必要。対数の必要性は、尤度関数(尤もらしさ)の対数をとって計算を簡単にする式変形で使うため。微分の必要性は、確率密度関数の最大値(尤度最大の条件)を求めるため。どれも統計学で必須の内容。 注意2:(追記8/6)ここに出てくる「指数、対数、微分、積分」は「感染症の数理モデル」の基礎となっている。 注意3:(追記8月9日)番外編『「積分」と「源氏物語」〜「晩年の清少納言」から「京都女子大」まで』へのリンクはこちらです。https://togetter.com/li/157284

                                                            積分とは・対数とは・微分とは〜「分かる」とはどういうことか〜
                                                          • 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)

                                                            (※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月5日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) の続き。まえがきは前回の記事でご覧ください。 前回の予測はかなり高い精度で当てることができました。日曜までの週単位では 3368人 の予測に対して 3342人 の現実となりました。 今回は、宣言解除による~6月27日の週の人流増を反映し、~7月11日の週の予測を上振れさせました。2人での飲酒が解禁になった影響は、ある程度は人流の増加に織り込み済みとみなしています。ただし、「3週前の感染者数の最大値」を予測に用いている性質上、上振れした週の感染者数は都民を緊張させ、3週後のブレーキにつながるので、全体としての影響は限定的です。新たに追加した~8月01日の週では、5月の大阪並みの緊張感にワクチンの効果も加わって急減速するも、デルタ株を減らすにはまだ及ばな

                                                              東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)
                                                            • 統計学の講義資料(2022年度) | Logics of Blue

                                                              帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1.本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①:講義の受講者が復習に利用する 想定②:未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回

                                                              • 総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門

                                                                統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値~平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①-クロスセクションデータ- ・比率の見方②-使い方と注意点- ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手

                                                                  総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門
                                                                • もやし(@w_coast_0330)さん / X

                                                                    もやし(@w_coast_0330)さん / X
                                                                  • 統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai

                                                                    サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                                                                      統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai
                                                                    • ゲームを趣味にしている人の割合が多いのはどのくらいの収入の人たちなのか調べてみた - nonameのノート


                                                                        3調,,,() - hevohevo  /   調 3調 調    |  |  |   調 3調 調    98-8 ,
                                                                        ゲームを趣味にしている人の割合が多いのはどのくらいの収入の人たちなのか調べてみた - nonameのノート
                                                                      • 世界のワクチン接種状況|NHK

                                                                        ※こちらのページのデータは2023年12月21日をもって更新を終了しました。 世界各地の国や地域ごとのワクチンの接種状況です。接種回数の総数と、人口100人あたりに換算した回数を掲載しています。あわせて、「少なくとも1回接種した人」と「既定の回数の接種が完了した人」「追加接種した人」の、それぞれの総数と人口に占める割合を掲載しています。 世界のワクチン接種回数(累計) Our World in Dataの集計で接種回数が上位18番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反

                                                                          世界のワクチン接種状況|NHK
                                                                        • 国会採掘

                                                                          本サイトは 国立国会図書館 国会議事録検索システム を通じて収集したデータを使用しています。 本サイトのデータは単語の使用回数を議事録から機械的に抽出したものであり、該当の単語に関する発言者の主張・賛否、発言の根拠、発言の妥当性を示すものではありません。

                                                                            国会採掘
                                                                          • 『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai

                                                                            サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                                                                              『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai
                                                                            • 行動経済学の『ずる』は予想以上に不合理 - 本しゃぶり


                                                                               調       : Amazon  *1 
                                                                                行動経済学の『ずる』は予想以上に不合理 - 本しゃぶり
                                                                              • 食べログ3.8問題に終止符を打つ

                                                                                import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp

                                                                                • 男は結婚するな – デメリットばかりでリスクが高すぎる


                                                                                   2022[1]202028.25%17.81%41 16 調2022[2]1834
                                                                                    男は結婚するな – デメリットばかりでリスクが高すぎる

                                                                                  新着記事