科学の箱

科学・IT・登山の話題

書評 機械学習

データサイエンス超入門

投稿日:2014年1月8日 更新日:

シンプソンのパラドックス

レコメンドエンジン

  • コンテンツベースフィルタリング
  • 強調
    • アイテム
    • ユーザー

ビジネスにおけるデータ分析の手順

課題→ビジネスケース→仮説→分析→用途

データ分析の手順

  • データソース・前処理
  • データ移行・変数抽出・非構造化データの構造化・Exploratory
  • Descriptive・モデリング
  • 検証

PDCAサイクルへの展開

  • P: 展開
  • D:ビジネスへの利用
  • モデリング
  • 補正

ランディングページの分析

Mecabによる形態要素解析

マルコフ連鎖モンテカルロ

データ解析の分類

  • 探索的データ解析
  • 基準変数ありデータ解析

クラスタリングの問題

  • 多重共線性
  • 疑似相関←クラスタ内部ランキングにより避ける

おとしあな

  • データ garbage in → garbage out
  • シンプソンのパラドックス
  • 過適合
  • 特徴次元空間
  • ヒューズの現象

パラメトリック

  • パラメトリック: 正規分布を仮定
  • ノンパラメトリック: 母集団には何も仮定しない

回帰分析の手順

  • データからの予測
  • モデル
  • 関連する数値
  • 目標とする変数
    • 勝率・売上個数・在庫

ニューラルネットワーク

  • 教師なし
  • 教師あり
    • 過去 マシンラーニング
    • グループ クラスタリング

統計の分類

  • 探索・機械学習
  • 一般線形
  • 一般非線形

メタ情報

inarticle



メタ情報

inarticle



-書評, 機械学習
-

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

回帰と分類の違い

回帰と分類は両方とも”予測”問題である。予測とは従属変数から目的変数を明らかにする。この目的変数の種類により回帰と分類に分けられる。 回帰では連続した数値を予測する。例えば株価 …

no image

独立性の検定 2つ

ニートの年齢別割合が1996年と2012年で関連性があるか独立性の検定をしてみる。 ニートの割合  1996 2012 15~19歳 9 9 20~24歳 12 17 25~29歳 10 18 30~ …

no image

仕事で始める機械学習 – 3.学習結果を評価しよう – 指標

主な指標 モデル構築後に確認する主な指標は4つある。 正解率 適合率 再現率 F値 正解率 $$ 正解率 = \frac{TP + TN}{TP+FP+TN+FN} $$ 正解率は全データ数に対する正 …

no image

Mahout in Action/chap2

2.1 レコメンドには2種類ある。 collaborative filtering contents based filtering collaborative filteringではコンテンツの内容 …

no image

dataanalysis-002-week6

prediction study motivation 手順 データの選択 エラーの測定 デザイン データの分割 トレーニング テスト 検証 true false positives true pos …

2014年1月
« 12月   2月 »
 12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
2728293031  

side bar top



アーカイブ

カテゴリー