無料で読めるデータ分析に役立つ Python の電子書籍まとめ - Qiita
以前、機械学習や統計に関する情報収集についてまとめました。今日はその続きというか補足で、データ分析に役立つ無料で読める Python E-book をまとめました。 ここにある PDF を取り敢えず手持ちのタブレットか PC に突っ込んでいつでも必要なときに参照すると良いでしょう。毎回 Google 検索しても良いですが、確実に理解しておきたい基礎となる知見はやはり書籍で持っていたほうが安心です。 プログラミング言語 まずは Python 3 本体です。 Free Python Books http://www.onlineprogrammingbooks.com/python/ 上記からさまざまな Python の書籍を無料で閲覧することができます。中には少し古い Python 2 の書籍も混じっていますので、どのバージョンの Python を対象にしているか気を付けたほうが良いでしょう
ローソク足チャートと移動平均線のプロット - Qiita
おはようございます。ようやく春らしい季節になってきましたね。今日は前回に引き続いてもう少し株価の話をします。前回の話ではどうやって分析するかという話で、理想株価の算出式と移動平均線について触れました。忘れてしまった方はもう一度前回の記事の後半を読んでください。 まず余談 さて話はそれていきなり余談ですが、先週は有名ソーシャルゲーム「パズドラ」をめぐる炎上騒ぎが大変なことになりましたね。 パズドラといえば 3,000 万ダウンロードを越える人気ゲームであり、あのコンプガチャ騒動の後にあらわれて、無料でも楽しめる仕様として課金額を低額に抑え人気を博しガンホーバブルが発生、まさに新しいソーシャルゲーム時代の代表格みたいなものですから四方や知らない方はいないかとは思います。 もっともその後バブルがはじけ最近ではパズドラ一本ではだいぶ苦戦しているようですが、先週はそのパズドラにおいてスクエニとのコラ
複数の計算機をひとつのものとして扱う - Qiita
本日は趣向を変えて複数の計算機を透過的にひとつのものとして使う話です。以前にデータ分析用の計算機環境を用意する話をしましたが、その続きというか補足です。 手元の計算機で開発する問題点 人によっては手元のノート PC の性能にこだわり、ローカルで開発をしたりする人がいるようですが、この場合いくつかの問題があります。 いくら性能の高い計算機を買おうとも、その性能には上限がある 長時間かかるジョブを実行した場合、終了するまでノートを閉じて持ち運んだりできない 複数の拠点で開発する場合、重いノートを持ち歩かなければならない 手元の計算機に障害が発生するとすぐに開発の継続が困難になる ソリューション これに対し、遠隔に設置したものも含む複数の計算機によるクラスタで開発をする場合、さまざまなメリットがあります。 スケールアウトすることができる 長時間かかるジョブを実行し、そのまま接続を切り離せる 複数
データ分析において必要なことを原点に立って考えてみる - Qiita
今日は統計や技術の詳細な話は少しお休みして、そもそもデータマイニングとは何なのか、分析において必要なことは何なのかを考えてみます。 仮説力とは何なのか データ分析の実務においては、分析モデルの手法や統計的方法の前にまず検討しなければならないことが多々あります。たとえば分析対象の問題をどのように設定するか、対象の特徴 (= 属性、振る舞い等) をどのように表現するか、何を可視化するかあるいはそれをどう決めるか、ログなどを用いて特徴の計算方法をどのように定義するか、といったことなどです。 実務というのは大学での実験ではありません。目の前にあるデータに対して興味先行で機械学習や統計的手法を適用しても得られるものはありません。統計学の有名な言葉に GIGO (ゴミを入れればゴミが出てくる) という言葉がある通り、高度な解析手法やツールに溺れても自己満足で不適切な分析に終わってしまうのです。 分析の
機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思います。 パターン認識と機械学習 (上・下) http://www.amazon.co.jp/dp/4
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