機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません(使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります)。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
増補改訂ポイント 多くのご要望の声にお応えし、2023年春に増補改訂いたしました! 身近な話題から統計学の本質を学ぶスタイルはそのままに、さらに充実した講義内容となっています。 統計検定®の過去問演習を大幅追加。2級対応講座は26問、3級対応講座は12問追加しています。 全問講師のオリジナル解説つきで、より多くの問題演習を通じて統計的な考え方を身につけることができます。 受講者からの声を元に、特につまずきやすいポイントをより丁寧に加筆・改訂しました。 用語やグラフの解説も多数加筆されており、さらに分かりやすい内容となっています。 受講回数制限がなくなり、何度でもご視聴いただけるようになりました(受講年度内)。 「苦手なポイントを時間を空けて復習する」、「長期休みにまとめて視聴する」など、様々にご活用ください。 統計検定®とは? 日本統計学会公式認定の全国統一試験(2011年スタート) 統計
はじめに 本稿ではファジングのシードスケジューリング問題に対する統計学的なアプローチについてまとめる。統計学、強化学習の基礎、特に二項分布と標本検定および多腕バンディット問題については既知とする。 ファジングとはソフトウェアのバグ(特に脆弱性)を発見するためのソフトウェアテストの一種で、テスト対象のプログラムに多種多様な入力を与えて実行し、何らかの不具合を生じさせた入力を記録していくテスト方式だ。勿論複数の入力が同一のバグ(root cause)を引き起こしている可能性もあるため、これらの記録された入力はファジング後のトリアージというプロセスでバグと1:1に対応する様にDeduplication(重複除去)され、データベースに記録される。この一連の流れをファジングキャンペーンという。 GoogleのOSS-Fuzzの例 ランダムテストとの最大の違いは、ファジングはプログラムを実行した際の状
Fast Julia was designed for high performance. Julia programs automatically compile to efficient native code via LLVM, and support multiple platforms. Dynamic Julia is dynamically typed, feels like a scripting language, and has good support for interactive use, but can also optionally be separately compiled. Reproducible Reproducible environments make it possible to recreate the same Julia environm
データセット データセットとは、ファイルやURLなどの「オープンデータ」が登録された入れ物を指します。 データポータルでは、複数の切り口からデータセットを探すことができます。
Translation(s): English - Português (Brasil) This is the place to gather all statistics about Debian. Existing links General: Various (graphs on testing transition, hardening, size of NEW and NM queues, etc.): https://people.debian.org/~corsac/ Usage: Package/architecture/distro: https://popcon.debian.org/ Packages: https://qa.debian.org/popcon.php Contributor demographics: Contributors: https://c
TinySVM is an implementation of Support Vector Machines (SVMs) [Vapnik 95], [Vapnik 98] for the problem of pattern recognition. Support Vector Machines is a new generation learning algorithms based on recent advances in statistical learning theory, and applied to large number of real-world applications, such as text categorization, hand-written character recognition. List of Contents What's new Fe
<blink> We are not associated with Twitter.com </blink> Methodology Our twittastic robots scan the Twitter public timeline for new twits to tweet. A few times a day, we calculate individual statistics for each twittering twit in our database. In other words.. WE"R IN UR TWTTR PAGES, READN UR STATZ This list is being constantly updated so you can find out who the most popular twitter users are. To
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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