データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました（汗）。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく
仮説検証とサンプルサイズの基礎 - クックパッド開発者ブログ
パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じて何かを改善をしたいと思っている人 仮説検証の際に「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめること」です。今回は仮説検証を行う際の手順と、その検証に必要なサンプルサイズの考え方を説明します。サンプルサイズの話のみ関心があるかたは、前半を飛ばし「サンプルサイズの決め方」を読んでください。 目次 記事の対象 はじめに 目次 仮説検証のつくりかた 1. 仮説をたてる 2. 施策/KPIを考える 3. 仮説検証後のアクションを決める 4. 対象を決める 5. サンプルサイズを計算する サンプルサイズの決め方 答えを先に サンプルサイズを決める二つの要素 「二つの平均値」と
PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしないAI-enhanced description The document outlines a probabilistic framework involving various statistical models, including Poisson and Dirichlet processes, for data generation and inference. It details categorical distributions and MCMC sampling methods for estimating parameters like mean (μ) and weight variables (w). Additionally, it presents the usage of normal distributi
Pythonで分析や機械学習メモ - 『企業成長の方程式 ― AIDグロースコミットによる成長戦略』
私はRからプログラミングに入って分析もRでやってるわけですが、ちょっと大きめのデータになるとRでは扱うのが難しくなります。そこで前々からPythonに手を出そうとしていたのですが、なかなかインストールがうまく行きませんでした。しかし、ようやくPython環境を整えることが出来たので、メモしておきます（@teikawさんにいろいろ教えてもらいました）。 Pythonのインストールは良く使われるパッケージが入っている、enthoughtやpythonxyで行うのが良いです。自分は前者のアカデミック版をインストールしました。インストールした後、環境変数の設定が必要かもしれません（以前にPython単体でインストールしたときに環境変数は設定していました）。 機械学習を実行するにあたって、今一番アツそうなのがscikits.learnというライブラリです。これはGoogle summer codeが
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「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
https://pyvideo.org/video/1724/bayesian-statistics-made-simple/
