予測理論 | Logics of Blue
ここでは予測という観点から書かれた記事を載せています。 また、フリーのデータ解析環境「R」を使った例も多く載せています。 ※統計基礎の内容を別の記事に移動しました。こちらから閲覧できます。 最終更新：2018年05月04日 スポンサードリンク 予測理論の基礎 予測の話 予測に便利な統計の基本や、本ページの趣旨などについて書かれています。 予測理論とpredictability 予測って何？ という素朴な疑問から始める予測理論の入門スライド的なものです。 回帰分析系 単回帰分析 単回帰分析による予測の簡単な説明と、プログラムです モデル選択 理論編 モデル選択の簡単な方法論の説明 モデル選択 実践編 実際にモデル選択をして見る 重回帰分析 重回帰分析による予測 平滑化スプラインと加法モデル 非線形な状況をモデル化できる平滑化スプラインと加法モデルの紹介と予測 ・一日目 統計基礎～正規線形モデ
論文リスト – Tsuyoshi Ide
井手剛がこれまで発表した論文に関する情報をまとめたページです。これまで3つの分野で論文を書いてきました。 機械学習／人工知能（DBLPも参照のこと）液晶工学固体物理これまで出版した本 “AI・データサイエンスシリーズ 異常検知からリスク管理へ”山西健司, 山西 健司, 久野 遼平, 島田 敬士, 峰松 翼, 井手 剛サイエンス社, 2022.“大規模計算時代の統計推論 ─原理と発展“,藤澤 洋徳, 井手 剛監訳,共立出版, 2020 [Amazon]“異常検知と変化検知,”井手剛，杉山将，講談社，2015 [Amazon] [サポートページ]“入門 機械学習による異常検知 ── Rによる実践ガイド ──,”井手剛,コロナ社, 2015 [Amazon] [サポートページ]“統計的学習の基礎－データマイニング・推論・予測－,”杉山将, 井手剛, 神嶌敏弘, 栗田多喜夫, 前田英作 監訳,共立
イミュータブルデータモデル(入門編)
6. Step1 エンティティの抽出 発送担当者が受注リストをもとに、商品の在庫を確認し、在庫が あれば商品を発送する。 ① 要求仕様の「動詞」を抜き出しエンティティとする。 ② ①に関わる「名詞」を抜き出しエンティティとする。 ③ エンティティ間の関連に線を引く ④ 属性や候補キーも分かる範囲で書いておきます。 間違い！ この段階で実装をプロパティファイルにするとか、Enum にするとか決め打ちでエンティティとして表さないのはや めましょう。 まず、はじめにエンティティを抽出します。
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