高次元データの外れ値検出 - sfchaos's blog
高次元データの外れ値検出についてのメモ． 高次元データと次元の呪い 次元が大きくなるほど，点の間の距離は均一になっていく． 例として，2000個の点の各座標を一様乱数で発生させて，次元を変えながら点の間の距離の平均値，最大値，最小値，平均値±1σ，平均値±2σをみてみよう． library(ggplot2) set.seed(123) # 次元のリスト dims <- c(1:9, 10*(1:9), 100*(1:10)) # 算出する統計量 stats <- c("min", "mean-sd", "mean", "mean+sd", "max") # 発生させる点の個数 N <- 2000 # 各次元に対して算出した統計量を格納する行列 ans <- matrix(NA, length(dims), length(stats), dimnames=list(dims, stats))
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
第15回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 15th)－統計・ビジネス活用 祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog
2011/11/06 "第15回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−統計・ビジネス活用 祭り−"を開催しました。 第15回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 15th)−大規模分散データマイニング 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、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。会場参加、USTREAM参加ともに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： 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニング+WEB勉強会＠東京 について」(15分) 講師 ： id:hamadakoichi [Twitter:@hamadak
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
How can I become a data scientist?