ランダムフォレスト雑感 - 盆栽日記
最近はGBMばっかりでランダムフォレストは噛ませ犬的にしか使わないんだけどたまに話題に出るのでまとめておく。 Alternating Decision Forests 下記ランダムフォレストの資料の中で触れられているAlternating Decision Forestsが気になった。 http://www.habe-lab.org/habe/RFtutorial/SSII2013_RFtutorial_Slides.pdf Revolution analyticsのブログでも昨年の時点で触れられていた。 http://blog.revolutionanalytics.com/2013/11/counting-the-dead.html Rには実装がないがWekaにはあるのでそれをRWekaを使って叩くコードは下記にある。 http://datamining.togaware.com/su
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
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