C++で統計解析 - sfchaos's blog
先月開催されたJapan.R 2013の懇親会で，「C++で統計解析を行うための良いライブラリは？」という話がありました． 統計解析と一口に言っても結構広いので，ここでは以下の4つのカテゴリ 記述統計量(最大値，最小値，平均値，分散等) 統計的検定(t検定，χ2乗検定等) 多変量解析(線形回帰，一般化線形モデル，判別分析，主成分分析，因子分析等) 機械学習(サポートベクタマシン，ランダムフォレスト等) に分けてライブラリがサポートする機能を整理してみると，下表のようになります*1．ここでは，Scytheなどの数値計算用のライブラリ，Shogun, Vowpal Wabbitなどの機械学習に特化したライブラリは対象外としています．他にもこんなライブラリがあるよ！という方は是非教えてください． ライブラリ 記述統計量 統計的検定 多変量解析 機械学習 Boost.Accumulators ○
Coursera Machine Learning (1): 機械学習とは？単回帰分析、最急降下法、目的関数 - Qiita
Coursera Machine Learning (1): 機械学習とは？単回帰分析、最急降下法、目的関数機械学習coursera最急降下法単回帰分析目的関数 機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講しているので、復習も兼ね学んだ内容を簡潔にまとめてみようと思います。 第一弾は、機械学習の定義 (What is machine learning?)、単回帰分析 (linear regression)、最急降下法 (gradient descent)、目的関数(cost function) です。 そもそも機械学習ってなに？ 機械学習の元々の定義は、 The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly pr
実サービスでの機械学習の活用に関するサーベイ - Qiita
機械学習の仕組みはわかったけど、実際のサービスではどういう風に使われているんだろう？ 学習の環境って、自前でGPUを買っているんだろうか。それともクラウドが主流なんだろうか？ というような実務における利用方法や開発に関する疑問は、誰しも一度は抱いたことがあるのではないかと思います。私自身疑問に思っていて、実務への活用を考えている方向けの講習を担当するにあたり、思い切ってアンケートを取ってみました。 対象は実務で機械学習を利用している方で、32の回答を得ることができました(ご回答頂いた方、ありがとうございました！)。なお、回答はTwitter/Facebookなどで募ったため、サンプリングバイアスが存在する可能性がある点についてはご留意を願います。 以下で、その結果について所見を交えながら公開をしたいと思います。 ※生のアンケート結果も公開したかったんですが、自由記述の回答にプライバシー的な
C#で使える機械学習ライブラリ「Accord.NET」
C#で使える機械学習ライブラリ「Accord.NET Framework」 Accord.NET Machine Learning Framework 今回紹介するライブラリはAccord.NET Frameworkというライブラリです。こちらは機械学習に関するオープンソースのライブラリ群で、統計処理や行列計算、ニューラルアルゴリズム、信号処理、画像解析などやりたいことはこれで大体できそうなくらい充実しているようです。胸が高鳴りますね。なお、2015年12月3日現在バージョン3.0が公開されています。githubではソースを見ることも可能です。 できることの一例を紹介 ディープラーニング 深層ニューラルネットワーク、いわゆるディープラーニングを利用することができます。こちらはディープラーニングを利用した文字認識のアプリケーションの例です。 SVM（サポートベクタマシン） 分類器の一種である
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