ビジネス実務の現場で有用な統計学・機械学習・データマイニング及びその他のデータ分析手法10+2選（2016年版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

そう言えば3年前にこんなまとめ的エントリを書いたのでした。この内容はそのままかなりの部分が2年前に刊行した拙著の原案にもなったということで、色々思い出深いエントリです。 なのですが。・・・この3年の間に統計学・機械学習・データマイニングの諸手法及びそれを取り巻くビジネスニーズには様々な進歩があり、そろそろこの内容にも陳腐化が目立つようになってきました。ということで、3年間の進歩を反映してアップデートした記事を書いてみようと思います。前回は「10選」でしたが、今回は「10+2選」に改めました。そのラインナップは以下の通り。 統計学的検定（t検定・カイ二乗検定・ANOVAなど） t検定 カイ二乗検定 ANOVA（分散分析） その他の検定 重回帰分析（線形回帰モデル） 一般化線形モデル（GLM：ロジスティック回帰・ポアソン回帰など） ロジスティック回帰 ポアソン回帰 正則化（L1 / L2ノルム

[JUN_NETWORKS]

機械学習の手法が色々載ってる

[wackyhope]

参考に。

[masadream]

落ち着いたら読む

[RabbitBit]

統計学は説明するもの。機械学習は予測するもの。この説明の仕方いいなぁ。

[ryo-sk]

分析する機会と実装例がまとまっていて分かりやすいいいいいい。