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
少しのjQueryコードでHTMLテーブルの列にリンク先を指定できるようにする
列全体がクリック可能で、Wikipediaに飛びます。セル内にアンカータグが含まれている場合はそちらが優先されます。Webサービスの料金プランなんかに使えそうでは。 jQuery( function($) { $('tbody tr[data-href]').addClass('clickable').click( function() { window.location = $(this).attr('data-href'); }).find('a').hover( function() { $(this).parents('tr').unbind('click'); }, function() { $(this).parents('tr').click( function() { window.location = $(this).attr('data-href'); }); });
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