不均衡データをSVMでクラス分類するにはどうすれば良いか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今年のKDD cupが絵に描いたような不均衡データ（正例と負例との数的比率が極端に偏っているデータ）で苦労させられたので、ちょっと調べたら色々と良い方法があるなぁと気が付きましたよということで備忘録的に紹介しておきます。 ちなみにググったら普通に@sfchaosさんのslideshareが出てきたので、僕なんぞの解説よりそちらをどうぞｗ 不均衡データのクラス分類 なおこちらのスライドの方がSVM以外にもランダムフォレストなどでの対処法も載っているので、汎用的だと思います。。。 クラス重み付けを調整してサンプルサイズが小さい方のクラスの影響力を上げてやる これはRのsvm{e1071}の説明だと割とあっさりとしか書かれてないので、どちらかというとPythonのsklearn.svm.SVCの説明を見た方が分かりやすいかもしれません。 SVM: Separating hyperplane fo
特異値分解・固有値分解系の分析 - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
主成分分析とか因子分析とかの手法は特異値分解系でまとめられますが、調べてみると意外に良い資料がなくてなかなか理解が進まないですorz しかしとりあえず調べれる範囲で理解した部分を記事にしておきます。 教科書はこちら。私が学部4年のときに読んだ本で、自分にとっては一番分かり易く書かれています。しかし絶版orz 多次元データの解析 (シリーズ入門統計的方法 3) 作者: 鷲尾泰俊,大橋靖雄出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 1989/02/21メディア: 単行本購入: 2人 クリック: 76回この商品を含むブログ (1件) を見る ※以下記事ですが、まだ曖昧な部分も多いです。間違いがあればご指摘して下されば幸いです。「コレスポンデンス分析」と「多次元尺度法」はもう少し理解を深めるために、別途調査する予定です。 【特異値分解・固有値分解って？】 特異値分解 行列Aを次のように分解する。 A=U
Rを使えるようになるための10のこと - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、
R用の無料IDE RStudio | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 みんなのブロックチェーンは，ブロックチェーンの入門書。暗号やハッシュなどを含め，基礎からブロックチェーンの仕組みを学べる書籍です。 いろんな方に「新しい技術を学ぶことの楽しさ」を感じ取ってくれたら著者として嬉しいです:-)。お金は技術的にどのように定義されるのか。 みんなのIoTは，モノのインターネットと呼ばれるIoTの入門書です。IoTの基本について，読者に寄り添って優しく解説しました。裏テーマは一番とっつきやすいPython入門書。サポートページはこちら みんなのPython 第四版は，より分かりやすい入門書を目指し，機械学習やデータサイエンスの章も追加して第三版を大幅に書き換えました。Python 3.6にも華
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
JIN'S PAGE
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 － ＠IT
Rは統計解析のブッシュナイフだ 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎（1） オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しよう！
第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ - 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 - ＠IT
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
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