[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ - Qiita
「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説したいと思います。全体像を把握することで、より理解が進むはずです。 1. データを分析するために必要な統計的知識 機械学習の目的は未知の事柄を推定することです。そのために既にあるデータから何らかの法則性を見つけ出す為に様々な手法が考えられてきました。 統計学はご存知でしょうか？ 機械学習はデータを扱うという点で統計学と深い関係があります。平均値や標準偏差などは聞いたことがあると思います。統計学はそれらの情報をこねくり回すことによって、限られたデータから本当の全体像を推定します。例えば、選挙の結果を開示前に知りたいときに、投票者全員に聞ければ良いですが、そうもいきません。そこで、統計学は様々な方法を使
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正真正銘のReactだけの不純物なしでReact入門
Reactのチュートリアル、たくさんありますよね。どれも質が高く、どこから手をつければいいかわからなくなっちゃいます。 ですがやはり巷のチュートリアルには面倒な問題もあります。今回は面倒ごとを全部すっ飛ばしてReactでのウェブアプリ作りに入門してみましょう。 Reactを始めるには、まずあれとこれとそれとどれと…… Reactやるには、まずNode.js入れてbabel入れてreact入れてreact-router入れて、ついでにredux入れてreact-redux入れて、redux-saga入れて…… Reactめんどくせえ！！！ってのが正直なところだと思います。はい、私もそう思います。ただ、まあ、色々必要なのも事実なので……。 それでもやっぱり「ReactやるならReactだけやりたい。他はどうでもいい」という気持ちは簡単に捨てられるものではありません。そこで今回はそういう面倒全部
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