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

Pythonではじめる機械学習 – Chap04

4.4 Binning, Discretization, Linear Models, and Trees ビン化のメリット 決定木でビン化するメリットはあまりない 決定木はモデルの中で一つの特徴につ …

no image

Core Concept in Data Analysis – Week 4

Contingency Table : 分割表 Nominal : 名目 (カテゴリカル) Taxon : 分類 Marginal : 周辺 Conditional Probability : 条件付 …

no image

スピアマンの順位相関

スピアマンの順位相関を利用して県のデータを使った相関係数を出してみる。 持家普及率を自動車普及率のランキングは、土地がせまいほど低く、有効な土地が広いほど高くなるために順位相関があると考えられる。 持 …

no image

線形回帰とリッジ回帰を比較する

リッジ回帰はL2ノルムの正則項を導入することで、過学習を防ぐ。この場合過学習を防ぐとは、重みを0の方向に動かすという意味である。実際に線形回帰とリッジ回帰を比べてみて、どのようにモデルが変わるかを確認 …

no image

データ分析の基本と業務

開発生産性は調和平均で計算する。 安全性の在庫の計算には正規分布を利用できる。 標準偏差=5であることを利用すると何が言えるか。 Z=1.96で95%をカバーする。 よって 5 x 1.96でほぼ10 …

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