coding for sports analytics: resources to get started | brendan kent
These days, if you want to work in sports analytics, you need to know how to code. There's really no way around it. And while that can be scary for someone who's never written a line of code before, it's not as daunting as it seems. The reality is that there are a variety of excellent (often free!) resources for learning how to code. Some of them are very general, some are focused on a specific pr
Rで異常検知(1): これまで自分がやってきたことのおさらい - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ぶっちゃけ今更感がなくもないんですが、実はこれまで自分ではほとんど異常検知・変化検知をゴリゴリやったことがなかったなぁと思ったのでした。きっかけは、時々色々な手法のテストに使っているこのUCI機械学習リポジトリのデータセット。 UCI Machine Learning Repository: Water Treatment Plant Data Set これは説明にもあるように、とある都市部の下水処理場の様々なセンサからのインプットを合わせて日次でまとめたデータセットです。この手のプラントデータセットにありがちな課題がまさにその異常検知で、要は何か不具合があった日付を事後で良いので検出したいというお話です。 異常検知自体は、以前このブログでさらっとだけ取り上げたことがあります。それは{AnomalyDetection}パッケージの紹介記事。 この時は{AnomalyDetection}が依
Rで一行でディープラーニング - 盆栽日記
ディープラーニング、Rで deeplearning(y~., data) とかいう感じで一行で書けたらなあと思ったことありませんか、私は常々思っていました。 だが実装するのはめんどい。 というころで探したらありました。 まあRで実装されているわけではなく、h2oというオープンソースの機械学習のソフトウェアを立ち上げてRからそこに計算を投げる感じです。 H2Oをダウンロードして立ち上げた上で以下のような感じで書けます。 deeplearningってそのままなのが潔くて良いですね。 library(h2o) localH2O = h2o.init(ip = "localhost", port = 54321, startH2O = TRUE) # データの読み込み（今回はiris） irisPath = system.file("extdata", "iris.csv", package =
「Machine Learning for hackers」読了 - makotoiの日記:from London
Machine Learning for Hackersposted with amazlet at 12.06.06Drew Conway John Myles White Oreilly & Associates Inc 売り上げランキング: 543 Amazon.co.jp で詳細を見る Bit.lyのチーフサイエンティストの人もカンファレンスで推薦していた本だったのでバケーションやロングウィークエンドを利用して１０日ほどで一気読みしました。 この本の良いところは全てのコードサンプルがRで提供されている点。他のマシーンラーニング系の本はPythonなどのスクリプト言語と併用している場合が多いのでRに興味がある人は「Pythonまで勉強するのはめんどくさい」 と思ってしまうので良いかもしれません。あとRの知識も統計学の知識も特に前提としていないので、そういう話題（例えば行列計算など）に
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How To Get Started With Machine Learning Algorithms in R - MachineLearningMastery.com
