第18回 ロジスティック回帰：機械学習 はじめよう｜gihyo.jp … 技術評論社
前回までに、分類問題のモデルの一つ「パーセプトロン」を紹介して、その実装を行いました。 パーセプトロンはとてもシンプルでわかりやすいモデルでしたが、「線形分離可能」なデータにしか適用できないという難点がありましたね。 今回は線形分離できないデータにも適用できる分類モデルとして、「ロジスティック回帰」を紹介します。 予測の信頼度 分類器を使って、実際の問題を解くときのことを考えてみます。例えば「メールのスパムフィルタ」などが想像しやすいでしょう。 一般的にスパムフィルタでは、データであるメールを「スパム（迷惑メール）」と「スパムではない（通常のメール）」のどちらかに分類します。そこで、ちょうどパーセプトロンのような2値分類器を使えば無事解決……とは、なかなかいきません。 スパムフィルタを通り抜けてしまった迷惑メールを一つ一つ消す、反対に必要なメールが間違ってスパムと判定されてしま
『統計学が最強の学問である』感想 - 社会学者の研究メモ
読みました！ 自信をもって学生にお勧めできる本であると思います。 統計学が最強の学問である 作者: 西内啓出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2013/01/24メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 11人 クリック: 209回この商品を含むブログ (126件) を見る 「統計学が最強」という言い方の"根拠"となっているのは、なによりもランダム化比較実験によって理論や経験知をすっ飛ばして因果関係に白黒つけることができるから、ということらしいです。このカテゴリーの本（いわゆる統計リテラシー本）は数あれど、たいていは調査（標本抽出）の怪しさや分かりやすい擬似相関について言及があるのみで、ランダム化を基軸に据えた記述はほとんどなかったと思います。言うまでもなく、R. フィッシャーの大発明であるランダム化は、実験のみならず調査観察データの分析の方針（特に計量経済学のもの）にも決定的な影
「毎日の数字を追いかけ、毎日改善する」ことの意外な落とし穴 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※今回の記事の内容はかなり難解かもです） 大竹文雄の経済脳を鍛える（2月13日分記事） 幾何ブラウン運動と見せかけの回帰 - My Life as a Mock Quant 得てして多くの企業では、「毎日の数字（売上高・利益・在庫etc.）を追いかけ」、「その結果を元手に毎日改善する」ということを日々励行しているのではないかと思います。 ところで、こんな体験したことはありませんか？ 「毎日毎日、物凄く一生懸命数字を見ながら頑張ってカイゼンし続けて、確かに頑張った時は数字は上がったし、頑張りが足りない時は数字が下がった。それに一喜一憂しつつもずっと物凄く頑張り続けた・・・でも、あれからもう数ヶ月経ったのに全体としては数字は下がってきている。どうしてなんだろう？？？」 なるほど、もしかしたらその時の改善努力が正しくなかったのかもしれません。でも、実は「そもそも改善努力と数字とは何の関係もなか
4マス概して軟調が継続、電通の『その他』がほぼ唯一突出した強さ(電通・博報堂売上:2013年3月分) - ガベージニュース
本震から2年以上経過したこともあり、各自の努力もあり、東日本大地震・震災による直接的な広告費の額面における影響は、少なくとも数字の上では終息。昨今では震災以前同様に、広告業界・メディアそのもののトレンドがグラフ上には描かれている。具体的には中期的な概況として「4マス(新聞、雑誌、ラジオ、テレビ)が苦境の中にある。しかしテレビは例外的にやや復調が見えている」「デジタル系、及び屋外広告などの非4マス系の一部が堅調」という具合である。特にこの数か月においては4マス・ネット以外の項目の中で、「その他」が強い動きを示していた。 今回月・2013年3月分の特徴としては「4マス軟調」「インターネットはそれなりに強含み」「従来型は押し並べて弱いが、電通の『その他』がほぼ唯一突出した強さを見せる」の3項目を挙げることができる。比較対象となる1年前の状況を示す記事を見ると、ちょうど震災から1年を迎えた月である
今すぐ使える『明日からつかえるシンプル統計学』
まちがえるな、統計学は道具だ。統計は学ぶものではなく、使うもの。 これはわたし自身への戒言。だから、使い方を誤らない程度に理解していればいいし、そのために教科書をイチから読み込む必要も、Rをマスターする必要もない。もちろん様々な武器（統計手法）が使えるに越したことはないが、次のような問題と向き合っているなら、本書をオススメする。 あと500人お客を呼び込むためには、いくら広告費が必要か？ カスタードケーキがチョコパイに勝つには、「味の改良」と「販促キャンペーン強化」のどちらが有効か？ クラス全体の成績が低迷している。国語と数学の両方が苦手な生徒だけ補習したほうがいいのか、全員に国語の補習をしたほうがいいのか 前任者から引き継いだデータが大量にあるが、それぞれの関係や着眼点がまとめられてない。どこから手をつければいいか？ 社内のKPI（Key Performance Indicator :
声優の携帯電話
声優の携帯電話 が使っていた携帯電話を見る を使っていた声優を見る 声優 機種 その携帯電話だった日 逢田梨香子 iPhone 7 2016年10月17日 詳細 小宮有紗 iPhone 2016年04月30日 詳細 安元洋貴 iPhone 7 Plus 2017年04月29日 詳細 加藤英美里 iPhone7 2017年04月30日 詳細 加藤英美里 iPhone7 2017年04月30日 詳細 内田真礼 iPhone 2017年05月08日 詳細 内田真礼 iPhone 2017年05月10日 詳細 竹達彩奈 Xperia Z5 または Xperia X Performance 2017年02月26日 詳細 加藤英美里 SO-03H 2016年12月16日 詳細 下田麻美 iPhone 6s 2016年01月18日 詳細 大西沙織 iPhone 5c 2014年10月12日 詳細 大久保
マンガでわかる統計学で、統計を学び直す - $shibayu36->blog;
最近Webサービス開発する際に統計学がある程度使えそうと思って、勉強しようと思っている。それで最近買ったのが以下の本。 統計学の基礎―カラーイメージで学ぶ 作者:市原 清志,佐藤 正一日本教育研究センターAmazon ただ、買ったはいいものの、自分には少し難しく、あーまた統計の勉強挫折しそうだなー*1と感じていた。それでここでまた挫折するのは嫌だなーと思って、少しレベルを落として、《Gunosy》開発チームが厳選、WEB業界人が読むべき“統計学”の必読書ベスト５ | キャリアハックにも紹介されていた「マンガでわかる統計学」を買った。 マンガでわかる統計学 作者:信, 高橋,トレンドプロオーム社Amazon この本が統計学をこれまで避け続けてきた自分にとって非常に良かった。 2時間くらいでさっと読み終わることが出来る 統計学を学ぶ上でのはじめの一歩の部分がよくまとまっている データの種類とか
日経リサーチはどうなってもうたんや… - やまもといちろうBLOG（ブログ）
ええと、この、なんですかねえ…（嘆息 日中関係についてのアンケート － アンケート集計結果 http://www.csis-nikkei.com/doc/japan_china_survey_summary.pdf まあ… あくまでアンケートであり、特定の環境下で出た数字の生データだということで。もちろん、ケチをつけようと思えばこの段階でも幾らでもつけられるし（そもそも何だよ係長以上って、とか、担当業務が中国関連な社会人が1/4もいるはずねえだろ、など）、ある種のパネル調査の常ではあります。しょうがないですよね（自戒）。 というか、Q9とか設問自体がぶっ飛んでて凄いです。中国に喧嘩を売るための項目としか言いようがありません。だって相手は中華共産党一党支配の国ですよ？ その国に向かって、隣国のアンケートが「民主化すると思う？」とかいう内容で、それにお気楽に二割ぐらいの人が「10年以内に民主化
App Storeのランキングはダウンロード数だけで決まっているわけではなかった！実録レポート。 | AppBank
AppBankのアプリ担当 @spring_mao です。 AppBankが配信しているアプリのダウンロード数やランキングデータを元に、App Storeのランキングの仕組みについてレポートしてみようと思います。 ランキングの推移を見てみよう まずは 説明書 for iPhone と 新しい AppBank.net のランキングの推移を見てください。 説明書 for iPhone 1月5日に急激に順位が上がって総合271位になっていました。 新しい AppBank.net 一方、新しい AppBank はと言うとランキング推移は穏やかで総合166位でした。 ダウンロード数の推移を見てみよう 次に 説明書 for iPhone と 新しい AppBank.net のダウンロード数の推移を見てください。これでダウンロード数とランキングの関係性が分かるはずです。 説明書 for iPhone 1
データサイエンティストではない人に知っておいて欲しい事 - hotokuとは
統計を専門にしている訳ではない人と話していて感じた違和感があったので、書き留めておきたい。 疑うべき順番は モデル → 推定法 データ分析をしていれば、当然、期待を掛けたモデルのデータへの当てはまりそうが悪いという事が度々ある。こういう時、統計屋さんとして自然に浮かぶのは「モデルが間違っている」という発想である。と思うのだが、非統計屋さんと話していると、このような時に「別の推定法を試してみたらどうだろう」と言われる事がある。多分、目の前のモデルに対する過度の期待から来るのだろうと思うが、このような態度では統計的に見ると妥当性を欠いた分析をしてしまう危険を孕んでいる。 ひとつの事例 とある線型状態空間モデルのパラメータを推定した所、どうしてもデータに合わない部分があった。実は、それが合わない理由は簡単で、ある潜在変数は常に正であるはずなのだ。線型状態空間モデルでは、潜在変数の分布は正規分布で
速く長く走り過ぎると｢人生のゴールを切るのも早まる｣ことが判明
｢あんまり速く長く何年も走り過ぎると人生のゴール切るのも早くなるよ｣というアスリート魂を一気に萎えさせる記事が、イギリスの医療ジャーナル｢Heart｣来月号に出ています。 このほど医学会議で報告された2つの大規模な研究成果を紹介したもの。やっぱり過ぎたるはなお及ばざるが如しなのかな...？ 運動に伴う心臓のリスクについては従来、競走中に死亡する人の数を目安に評価していました。マラソンランナーの死亡率は約10万人にひとりなので、それほど大きなリスクではないように思えますよね。走っている人の方が走っていない人より長生きであることを示す統計もあります。 今回、5万2600人を30年間に渡って追跡調査してみた結果でも、確かに走っている人は走っていない人より死亡率が19％低かったのですが、週20～25マイル（32～40km）以上走る過激なランナーだけ見てみると死亡率はそんなに変わらなかったのです。ほ
エロゲのエッチシーンからシナリオライターが同定できるか調べてみた（前編） - spring efemeral
以前「カミカゼ☆エクスプローラー」で「おっぱい」と「おま●こ」はどっちが多いのか？を調べていた時、エッチシーンでヒロインがやたら「犯されている」のに気づきました。「犯されている」とはいってもヒロインがガチで陵辱されている訳ではなく、主人公とヒロインがエッチしている時のセリフや地の文に「犯す」という単語が目についたという意味です。そしてこの「犯す」は姫川風花、祐天寺美汐、沖原琴羽、速瀬まなみのエッチシーンでは使用されているのに、宇佐美沙織にはまったく使われていないという特徴がありました。界隈では「宇佐美沙織のシナリオ担当はJ・さいろー氏」というのがデファクトスタンダードですので、グルーピング的に考えれば残りのヒロイン4人は姫ノ木あく氏か冬雀氏が担当したということになります。そこで手元にある姫ノ木あく氏が関わった作品を遡って調べて、氏はエッチシーンで「犯す」という単語をよく用いる傾向があるので
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昨日の台湾戦の勝利確率の推移を調べてみた : 日刊やきう速報