Pythonで実装しながら緑本を学ぶ (第2章 確率分布と統計モデルの最尤推定) - け日記
データ解析のための統計モデリング入門(通称、緑本)を読み始めました。 述べられている理論を整理しつつ、Rでの実装をPythonに置き換えた際のポイントなども深掘りしていきます。 今回は第2章です。実装は以下で公開しています。 introduction_to_machine_learning_with_python/chapter2.ipynb at master · ohke/introduction_to_machine_learning_with_python · GitHub 2 確率分布と統計モデルの最尤推定 2.1 例題：種子数の統計モデリング 著者・久保氏のサポートサイトから提供されているデータ(架空の植物50個体の種子数)を使って、要約値(最大・最小、標本平均、四分位数など)を表示しています。 私の実装では、UCIで提供されているStudent Performance Dat
機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
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