軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog
逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の
確率論、統計学関連のWeb上の資料 - yasuhisa's blog
確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基本的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日本女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最
統計学の面白さはどこにあるか - hiroyukikojimaの日記
先日、とあるパーティで、統計学者の松原望先生と会った。 松原望先生は、早期からベイズ統計学の重要性を世にアピールしてきた先駆者である。ぼくは、経済学部の大学院在学時に、選択科目ではあったが、松原望先生の「ベイズ統計学」という講義を受け、そこでベイズ理論の指南をしていただいた。ぼくは『確率的発想法』NHKブックスや『使える！確率的思考』ちくま新書の中で、ベイズ理論を紹介していて、それが多くの読者にウケて、この二冊はセールス的にも良い実績を出しているのだけど、正直言ってここに書いてあることの多くは、松原望先生の講義の受け売りである。そういう意味では、下品ないいかたになるが、大学院の数ある講義の中で最も「金に換えることのできた」講義が先生の講義だった、ということになる。 そのときは、放送大学の教材であった『統計的決定』という本を教科書に使った。これがめちゃくちゃいい本で、今でもベイズ統計学に関し
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