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データサイエンティストや機械学習エンジニアに求められる「素質」とは何か - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 某所で時々意見交換させていただいている@maskedanlさんが、面白い記事をnoteにupなさっていたので拝読しました。細かい内容は上記のリンク先から皆さんに直接お読みいただくとして、記事中で某所で僕が放言（笑）したことへのご質問をいただいていたのでした。それは、データサイエンティストや機械学習エンジニアといったデータ分析人材に求められる「素質」について、です。 それは例えば統計学や機械学習はたまたプログラミングといった「スキル」や「素養」とも違う、言ってみれば性格的傾向とか仕事スタイルとかはたまた思想信条のような、もうちょっと属人的で曖昧なものだと思うのですが、個人的な経験からはその「素質」の有無がデータ分析職として育成した結果、ものになるかならないかを分けるように感じられています。 ということで、あくまでも個人的経験に基づく範囲でデータサイエンテ
多次元時系列の異常検知手法 sGMRFmix について /sGMRFmix - Speaker Deck
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黒木玄氏によるベイズ統計の解説
黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki #数楽 ベイズ統計の解説の仕方について考えてみた。事前分布も不可欠な「モデル」の構成要素とする解説の仕方。 ベイズ統計では、現実世界における未知の確率分布(場合によっては永久に未知のまま)によるサンプルX_1,X2,…の生成の仕方を次の「モデル」で推定しようとする。続く 2016-10-29 00:26:56 黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki #数楽 続き。パラメーターw付きのxの確率分布p(x|w)とwの確率分布φ(w)を選択。「モデル」の世界でサンプルは次のように生成されると考える。まずパラメーターwが分布φ(w)にしたがってランダムに生成され、wで決まるxの分布p(x|w)の独立試行でサンプルが生成される。続く 2016-10-29 00:32:51 黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki #数楽 続き
藤井四段で学ぶ最尤推定、MAP推定、ベイズ推定 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 藤井四段の連勝が止まらないですね。 21日の対局に勝利して、連勝記録を１位タイの28連勝まで伸ばしてきました。26日の対局で勝利すれば単独トップになります。 そんな藤井四段の対戦成績は28勝0負。勝率でいうと1.000です。クラクラするような成績ですが、この「勝率」とは何かを少し数学的にみてみましょう。 単純に言葉だけをみると「藤井四段が勝利する確率」ではないかと考えられます。つまり $$P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$$かのように感じます。 ではここで、26日の対局で藤井四段が勝利する確率はどれだ
おっと危ない：信頼区間と予測区間を混同しちゃダメ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
今回は仕事で解析をしていて「おっと危ない」と思ったことについて書いてみます。結論からいうと「信頼区間と予測区間を混同しないように注意しましょう！」という話です*1。 課題：BODの値からTOCの値を推定したい 最近ややあってBOD（生物化学的酸素要求量）の値からTOC（全有機炭素量）の値を推定してみようと思いました*2。 試しに東京都の15地点から得られている水質データを用いてRで両者の散布図を描いてみると以下のようになりました（データはこちら：BOD-TOC.txt ）。相関はあるものの、バラツキもかなりあります。 BOD2TOC.data <- read.table("BOD-TOC.txt",sep=",") TOC <- BOD2TOC.data$TOC BOD <- BOD2TOC.data$BOD plot(BOD,TOC,type="p",xlim=c(0,6),ylim=c
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渡辺澄夫
ガウス過程の考え方 - Qiita
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