機械学習を利用するプロダクトのテスト - froglog
このエントリについて 2種類の要件 性能要件のテスト offline と online offline 性能テストの自動化 A/B テストはすぐにほしい 機能要件のテスト 性能テストのみで十分なのでは？ テストデータ生成 機能テストをいつ作るか まとめ このエントリについて ポエムです。 11/8(火) に開催された Cloudera World Tokyo 2016 に参加しました。 大規模データに対するデータサイエンスの進め方 #CWT2016 (以下、発表 1) データ分析グループの組織編制とその課題 マーケティングにおけるKPI設計の失敗例 ABテストの活用と、機械学習の導入 #CWT2016 (以下、発表 2) その中で上記の2つの発表がとてもいい話でした。 多少絡みのある内容として機械学習を利用するプロダクトのテストについて述べたいとちょっと前から考えていたので、いい機会なので
Rの古典的検定関数一覧 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですRの古典的検定用関数一覧 R の基本古典的検定関数計28種類の一覧(R 1.7.1 版の ctest パッケージ)。検定が好きな人、好きじゃないけど使わざるを得ない人の参考用。私はほとんど使う機会が無いので、誤解があるかも知れません。識者の修正、追加情報歓迎。 詳しくは各関数のヘルプ (例 ?t.test, example(t.test)) を参照。 Ansari-Bradley検定(対応の無い二標本) ansari.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), exact = NULL, conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...) ansari.test(formula, da
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比率の検定・独立性の検定
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