使える統計モデル10選（前編） | AIdrops
使える統計モデル10選（前編） 統計モデリング（statistical modelling）はデータ解析の方法論の1つです。データ解析の目的は、通常はただの数値や記号の羅列であるデータから、人間が何かしらの判断を行うために有益な情報を引き出すことにあります。データ分析者は、そのままでは意味をなさないデータに対して、折れ線グラフやヒストグラムなどを用いて、人間が判断を行いやすいようにデータの可視化を行います。一方で、時にはニューラルネットワークのような複雑な計算モデルを使ってデータを解析し、まだ観測されていない将来の値を予測させたりします。このように、データから有益な情報を引き出すために、データに対して人為的な視点や事前知識、数学的な仮定などを設計する作業をモデリング（modeling）と呼びます。 統計モデリングによるデータ解析では、データ自体や解析の目的に合わせて分析者が適切なモデルを設
読むべき最高のテキストは東大入試現代文にある
いま読むべき本、考えるべきテーマは、東大入試の現代文に集まっている。 日本最高の学府は、未来の知を背負う人として、どういった人を求めているか？ 何をテーマとし、どんな本を俎上に載せ、どこに着目し、どんな問いを投げ、いかなる解答を期待しているか？ そこに、「入試問題」という形をとった、東京大学からのメッセージを見ることができる。 これが数学や英語の問題だと、ちょっと手が出ないかもしれない。 だが、これが現代文なら、とっつきやすい。 東大のメンツにかけて「いま考えるべきテーマ／読む価値のある本はコレだ！」として選び抜き、しかも、「良いところはこの部位」と切り出してくれる。つまり、どんな知が求められているか？ への東大の応答が、入試現代文そのものなのだ。 『東大のヤバい現代文』は、そうした脂の乗った良問を、関連書籍とともに美味しく料理してくれる。ナニ、東大と臆するなかれ、丁寧な解説で、何が重要
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