Good Books for All Things Data | Stitch Fix Technology – Multithreaded
One of the greatest benefits of working among a diverse group of data scientists and data engineers at Stitch Fix is how much we can learn from our peers. Usually that means getting ad hoc help with specific questions from the resident expert(s). But it also means getting advice on how best to fill any gaps in our own skill sets or knowledge bases, or just what interesting data science materials t
リッジ回帰 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
リッジ回帰リッジ回帰の紹介線形回帰で説明するモデルの係数の推定は、モデルの項の独立性に依存します。項が相関しており、計画行列 X の列がほぼ線形依存関係をもつ場合、行列 (XTX)–1 は特異行列に近づきます。結果として、最小二乗推定 は、分散を大きくし、観測された応答 y の確率的誤差への感度が高くなります。このような状況は "多重共線性" と呼ばれ、実験計画を立てずにデータを収集した場合などに発生します。 リッジ回帰は、以下を使って回帰係数を推定することによって問題に対応します。
Polytomous (Multinomial) Logistic Regression
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LASSO および Elastic Net - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
LASSO および Elastic NetLASSO と Elastic Net とはLASSO は正則化の手法です。lasso の使用目的は次のとおりです。 関連する手法に "Elastic Net" があります。相関性の高い変数が複数存在する場合は Elastic Net を使用します。Alpha 名前と値のペアを厳密に 0 と 1 の間に設定すると、lasso が Elastic Net 正則化を行います。 LASSO および Elastic Net の詳細を参照してください。 アンサンブル回帰の LASSO 正則化については、regularize の項を参照してください。 LASSO および Elastic Net の詳細LASSO および Elastic Net の概要LASSO は線形回帰を実行するための正則化手法です。LASSO には、推定された係数のサイズを制約するペナルテ
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
次の10年、「統計分析」こそテクノロジー分野でいちばんホットな職業になる
The Top Three hottest new majors for a career in technology : Microsoft JobsBlog マイクロソフトの採用活動などを記しているブログ「Microsoft JobsBlog」に8月23日付けでポストされたエントリ「The Top Three hottest new majors for a career in technology」（テクノロジー分野でもっとも熱い、3つの専門性とは）では、長期的に見て次の3つがホットな分野だと挙げられています。 Data Mining/Machine Learning/AI/Natural Language Processing （データマイニング／機械学習／人工知能／自然言語処理） Business Intelligence/Competitive Intelligence （ビジ
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Top Research Conferences in Data Mining, Data Science - KDnuggets
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Data-driven modeling / Overview
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