「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す
これから統計分析や人工知能を学びたいのですが、おすすめの【サイトや書籍】、【ツール・環境作り】を教えて頂けますでしょうか。…
これから統計分析や人工知能を学びたいのですが、おすすめの【サイトや書籍】、【ツール・環境作り】を教えて頂けますでしょうか。 PHPやMysqlはある程度使えますが、システムを０から開発できるエンジニアレベルではなく改変出来る程度のスキルです。 ですのでこれから覚えていきたいという形なのですが、子育てや仕事で時間が取りにくいため古い知識や覚えてもあまり意味が無いものは省いて効率化を図れたらと思っています。 具体的には例えば下記のような事や、 http://gigazine.net/news/20150116-buzzfeed-headlines-analysis/ 1000種類のキーワードで、SEOで上位表示されているサイト上位1～10位の共通点等を洗い出す作業に使いたいと思っています。 もちろんすぐにとは思っていませんし、楽をするつもりもありませんが、忙しい中で極力最短の道を進むための情報
機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思います。 パターン認識と機械学習 (上・下) http://www.amazon.co.jp/dp/4
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
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