Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
Kinectを利用した簡単3Dモデル作成と3Dモデル活用法
3Dモデルを作りたくなったことはありませんか？ 筆者は最近、3Dモデルを作りたくなるシーンが増えてきたと感じています。 例えばPCやスマートデバイス向けのゲームを作る場合、UnityやOpenGL ESを用いれば簡単に3Dゲームを作ることができます。モダンブラウザで実装されているWebGLを利用すれば、Webブラウザ上で動作する3Dゲームを作ることも可能でしょう。ほかにも、KDDIが提供するSATCHやmetaioが提供するJunaioなど、AR（Augmented Reality拡張現実）プラットフォームサービスも一般的になり、3Dモデルを利用するアプリが簡単に作れるようになってきました。 TISでも、JunaioのARエンジンを単独利用して3DモデルをiPad上にAR表示する検証をしています。詳細は下記のページを参照してください。 3Dスキャンした物体をmetaio SDKでiPad上
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