一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
統計的機械学習 | 中川研究室
統計的機械学習 統計的機械学習とは、観測されたデータから統計的手法を用い新たな知識を導出することである。 統計的機械学習についての教科書的な内容はこちらを参照してほしい。 統計的機械学習には種々の分類がある。主要なものを説明しよう。 教師あり学習と教師なし学習 教師あり学習(supervised learning)では、観測データと、そのデータの意味が与えられる。例えば、文書分類問題であれば、観測された文書とその文書の属するカテゴリー（スポーツ、芸能、など）の対のデータ集合（これをtraining dataと呼ぶ。)である。学習によって、観測データの持つ属性と意味の関係を推定し、未知のデータ(これを test data と呼ぶ。）が与えられると、そのデータの意味を出力する。 教師なし学習(un-supervised learning)では、観測データだけが与えられる。観測データたちの
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