ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（10）： 時系列分析II―ARMAモデル（自己回帰移動平均モデル）の評価と将来予測 過去の時系列データを基に、将来予測につながるモデルを検討、実際に将来予測を行って検証してみましょう。（2014/9/1） ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（9）： 時系列分析Ｉ ――ARMAモデルと時系列分析 システムログも金融取引データも時系列で分析できる。ビジネスシーンで求められるデータ分析の多くを占める「時系列データ」分析の基礎を解説。（2014/6/24） ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（8）： 富山県民を分類してみたら……？――クラスタリング分析の手法 あるグループを属性ごとに分類する「クラスタリング分析」の基本を学ぼう。今回も自治体が公開しているオープンデータを題材にします。（2014/3/19） I

日本語構文解析器CaboChaをインストール。 ついでに、係り受け解析についてチョット調べた。 このCaboChaを使うと、日本語の文を文節に区切り、 その文節間の修飾関係（係り受け）を出力する事ができる。 ここのまんま。ありがとうございます。 YUMで一発、cabocha で係り受け解析 オライリーの12章にも参考になるところがあった。 Python による日本語自然言語処理、CaboChaを使う まずはcabochaを頂戴してくる sudo rpm -Uvh http://rtilabs.net/files/repos/yum/rh/6/x86_64/rtilabs-release-1-0.noarch.rpm sudo yum install --enablerepo=rtilabs cabocha sudo yum install --enablerepo=rtilabs cabo

単純ベイズ：入門編¶ 最初に実装するのは，特徴量がカテゴリ変数である場合の単純ベイズ (Naive Bayes) です． この単純ベイズの実装を通じて，NumPy / SciPy を用いた行列・ベクトルの初歩的な扱いについて説明します．