word2vec（Skip-Gram Model）の仕組みを恐らく日本一簡潔にまとめてみたつもり - これで無理なら諦めて！世界一やさしいデータ分析教室
久しぶりの記事更新です。 今回はかねてより書いてみたかったword2vecについて。 word2vecはとても面白い考え方なのですが、個人的には仕組みがちょっと捉えづらく、理解するのに結構時間がかかりました。 そこで今回は、過去の自分を救えるように、word2vecをできるだけ簡潔に、そして直観的に理解できるように解説していきます。 なお、word2vecについては以下書籍でよくまとまっているので、よろしければ是非！ Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座 作者: 梅津雄一,中野貴広出版社/メーカー: シーアンドアール研究所発売日: 2019/08/10メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る ※追記※ スマホのAMPだと、行列や数式がうまく表示されない可能性がありますので、こちらのリンクかPCから購読頂けますと幸いです。 word2vecを使うと何ができる
Lean Analytics
本書は「リーンスタートアップ」が提唱する構築・計測・学習ループの「計測」にフォーカスしたものです。6つのビジネスモデルを例に挙げ、具体的なデータの裏付けを使いながら、スタートアップが成長するための「計測すべき数値」について詳細に解説します。数字や指標が苦手な人も、企業家ではないビジネスマンも、スタートアップの第一人者が提唱する最重要指標（OMTM）やリーンアナリティクスのステージといった概念を使えば、本物の行動につながる「アナリティクス」が実現できます。 THE LEAN SERIESとは エリック・リースがキュレータを務め、各分野の最高の人材が重要なトピックについて執筆した書籍を集めたものです。リーンスタートアップを実践レベルまで掘り下げ、読者がすぐに使える情報を提供します。 目 次 本書への推薦の言葉 エリック・リースによるまえがき はじめに 第Ⅰ部 自分にウソをつかない 1章 みんな
仮説検証とサンプルサイズの基礎 - クックパッド開発者ブログ
パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じて何かを改善をしたいと思っている人 仮説検証の際に「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめること」です。今回は仮説検証を行う際の手順と、その検証に必要なサンプルサイズの考え方を説明します。サンプルサイズの話のみ関心があるかたは、前半を飛ばし「サンプルサイズの決め方」を読んでください。 目次 記事の対象 はじめに 目次 仮説検証のつくりかた 1. 仮説をたてる 2. 施策/KPIを考える 3. 仮説検証後のアクションを決める 4. 対象を決める 5. サンプルサイズを計算する サンプルサイズの決め方 答えを先に サンプルサイズを決める二つの要素 「二つの平均値」と
SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
「はじめてでもわかる RandomForest 入門－集団学習による分類・予測 －」 －第７回データマイニング+WEB勉強会＠東京Koichi Hamada
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sjv | Grandmaster
カーネル法を利用した異常波形検知