データサイエンス講義
本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。Google、Microsoft、Facebookをはじめとした有名企業で使われているアルゴリズムや分析手法の紹介など、興味深い話題や事例も豊富に収録しています。内容の幅が広く、データサイエンティストの参考になるトピックが満載の一冊です。 目次 訳者まえがき まえがき 1章 はじめに：データサイエンスとは 1.1 ビッグデータとデータサイエンスの過剰喧伝 1.2 過剰喧伝を克服する 1.3 なぜいまなのか 1.3.1 データ化 1.4 現状（および多少の歴史） 1.4.1 データサイエンスの仕事 1.5 データサイエンスプロフィール 1.6 思考実験：メタ定義 1.7 データサイエンティス
統計的機械学習入門 | 中川研究室
導入pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 最尤推定、MAP推定 データの性質 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 距離あるいは類似度 数学のおさらいpdf 行列の微分 線形代数学の役立つ公式 多次元正規分布 条件付き正規分布 Bayes推論pdf Bayseによる確率分布推定の考え方 多項分布、ディリクレ分布 事前分布としてのディリクレ分布の意味<\li> 正規分布と事後分布 指数型分布族 自然共役事前分布の最尤推定 線形回帰および識別pdf 線形回帰のモデル 正則化項の導入 L2正則化 L1正則化 正則化項のBayes的解釈 線形識別 2乗誤差最小化の線形識別の問題点 生成モデルを利用した識別 学習データと予測性能pdf 過学習 損失関数と Bias,Variance, Noise K-Nearest Neighbor法への応用 b
産総研：ビッグデータから新たな科学的発見をもたらす統計手法を開発
ビッグデータからの科学的発見のためには、正確な検定値（Ｐ値）の算出が必要。 超高速アルゴリズムを用いた新たな統計検定手法を開発し、発見力を大幅に改善した。 物理学、医学、化学など全ての実験科学において世界中での広い利用が期待される。 ＪＳＴ 課題達成型基礎研究の一環として、産業技術総合研究所 生命情報工学研究センターの津田 宏治 主任研究員（ＪＳＴ ＥＲＡＴＯ「湊離散構造処理系プロジェクト」グループリーダー）、東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻の瀬々 潤 准教授、理化学研究所 統合生命医科学研究センターの岡田 眞里子 チームリーダーらは、従来に比べて格段に高い精度で誤発見の確率を示す検定値（Ｐ値）を計算するアルゴリズム（手順）を開発しました。 自然科学で得られるデータ量は増加の一途をたどり、これらを有効に解析できる方法が望まれています。しかし、従来の統計検定手法は観測できる
組合せ最適化入門：線形計画から整数計画まで
1. 組合せ最適化⼊入⾨門 線形計画から整数計画まで ⼤大阪⼤大学 ⼤大学院情報科学研究科 科学技術振興機構 梅⾕谷 俊治 2013年年3⽉月12⽇日 ⾔言語処理理学会第19回年年次⼤大会(NLP2013) 2. 講演の⽬目的 • 産業や学術の幅広い分野における多くの現実問題が整数計画問題と して定式化できます． • 近年年では分枝限定法に様々なアイデアを盛り込んだ⾼高性能な整数計 画ソルバーがいくつか公開されています． • 最適化の専⾨門家でない利利⽤用者にとって現実問題を整数計画問題に定 式化することは決して容易易な作業ではありません． • 多くの利利⽤用者が現実問題を整数計画問題に定式化できるようになる ことを⽬目指して，線形計画法と整数計画法の基本から始めて，定式 化のテクニック，整数計画ソルバーの利利⽤用法までを解説します． 利利⽤用法と定式化が中⼼心で解法や原理理に
hamadakoichi blog
2017/10/28 "第60回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 60th ) ー 機械学習 活用 祭り ー" を開催しました。 第60回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 60th ) ー 機械学習 活用 祭り ーEventbrite Google グループ 会場提供して下さった FreakOut さん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者セキココ：第60回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [Twitter:@komiya_atsushi] さんに感謝） 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「デー
コンプガチャの数理 -コンプに必要な期待回数の計算方法について- - doryokujin's blog
目次 1. 『コンプガチャの数理 -コンプに必要な期待回数の計算方法について-』 2. 『「数学的ゲームデザイン」というアプローチ』 3. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その1-』 4. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その2-』 目的 コンプガチャのコンプに必要な回数を求める問題は「The Coupon Collector's Problem」と呼ばれる数学モデルの枠組みに沿った美しい問題である事を述べ，いくつかの有用な結果を示す。 ※ あくまで個人研究のつもりで書いたので，色々不備があるかもしれません。その際は一言頂けると助かります。 定義 コンプガチャ問題を Coupon Collector's Problem に準じた形で書くと以下の様になる： 「全部で n 種類のアイテムがあって，1つのガチャの中にアイテムが1つ入って
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
