http://data.huffingtonpost.com/2014/world-cup-japan/matches/brazil-vs-croatia-731767
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
Ruby、君のオブジェクトはなんて呼び出せばいいの？
Rubyには大量のメソッドがあります。次のコードでRuby1.9.3に含まれるメソッド数を数えたら単純合計で1659個、ユニーク数（同名を1と数えて）で937個と出力されました。 all_methods = ObjectSpace.each_object(Module).flat_map do |c| c.methods(false) + c.instance_methods(false) end.reject { |m| "#{m}".start_with? '_deprecated' } all_methods.size # => 1659 methods = all_methods.uniq methods.size # => 937 つまりRubyには、937個もの異なる名前のメソッドがあるのです。各メソッド名は、その動作や機能を端的に表現したものでなければならないので、その一つ一
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