着想するデータサイエンティスト
データサイエンティスト・本物のモチベーション 環境との相互作用⇒きっかけ⇒モデリング⇒分析⇒シミュレーション⇒アクション⇒環境との相互作用⇒きっかけ・・・・ Scope 「データサイエンティスト」とは一体何者なのでしょうか。 金融市場、Webデータ、マーケティング、医療、製造管理、流通、犯罪予測・・・様々な領域で活躍するとされながら、定義があいまいな存在。 それが、同様に意味のあいまいな「ビッグデータ」の落とし子としての「データサイエンティスト」です。 このワークショップは、データサイエンティスト養成講座ではありません。 これは、データサイエンティストの「実（じつ）」について考えるワークショップです。 このワークショップは、次の仮説から始まりました。 ・データから知識を導き出すモチベーションを知る人は、データサイエンティストにも育成者にもふさわしいのではないか。 ・ならばその人を、産学を挙
Statistical and Machine-learning Data Mining
Statistics for Marketing The second edition of a bestseller, Statistical and Machine-Learning Data Mining: Techniques for Better Predictive Modeling and Analysis of Big Data, is still the only book, to date, to distinguish between statistical data mining and machine-learning data mining. The first edition, titled Statistical Modeling and Analysis for Database Marketing: Effective Techniques for M
データサイエンティストのミッション、スキルセット、定義、スキルレベルを発表
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事 草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）およびスキル定義委員会（委員長 安宅 和人、副委員長 佐伯 諭）は、データサイエンティストの「ミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」について公開いたしました。 一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事 草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）およびスキル定義委員会（委員長 安宅 和人、副委員長 佐伯 諭）は、データサイエンティストの「ミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」について公開いたしました。 本内容は、本年11月27日に開催された「データサイエンティスト協会1stシンポジウム」において、スキル定義委員会より「データ社会に求められる新しい才能とスキル」として発表されたものです。 データサイエンティスト協会の設立背景と目的 20
総務省｜報道資料｜「データサイエンス・オンライン講座」の開設
総務省は、将来の経済成長を担う“データサイエンス”力の高い人材育成のための取組として、自らの学びをサポートするウェブ上で誰でも参加可能なオープンな講義「データサイエンス・オンライン講座」を開設します。 この講座の第1弾として、本日、「社会人のためのデータサイエンス入門」の受講者の募集を開始します。 我が国の国際競争力を維持し、経済成長を加速化させるためには、ビジネスの現場においても、データに基づいて課題を解決する能力の高い人材、いわゆるデータサイエンスを身に着けた人材が不可欠となっています。 このような状況を踏まえ、総務省統計局及び統計研修所では、統計力向上サイト「データサイエンス・スクール」の開設等、“データサイエンス”力の高い人材育成のための取組を進めてきました。 これを更に推進するため、自らの学びをサポートするウェブ上で誰でも参加可能なオープンな講義「データサイエンス・オンライン講座
Taku Kudo
Profile 名前 工藤 拓 (くどう たく) 職業 研究者 写真 お台場にて ルスツにて 暇つぶし ウクレレ, スノーボード, ジャグリング, ダーツ Research Topics 統計的自然言語処理 形態素解析 テキストチャンキング 統計的統語解析 統計的係り受け解析 機械学習 Support Vector Machines Boosting Maximal Margine Classifiers データマイニング 半構造化データの高速マイニング テキストマイニング 評判分析 Software MeCab (次世代 形態素解析 エンジン) CaboCha (係り受け解析器) CRF++ (汎用 Tagger,Chunker based on CRF) YamCha (汎用 Tagger,Chunker based on SVM) TinySVM (SVM 学習パッケージ) Tin
ロジスティック回帰 - Wikipedia
ロジスティック回帰（ロジスティックかいき、英: Logistic regression）は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種である。連結関数としてロジットを使用する一般化線形モデル (GLM) の一種でもある。1958年にデイヴィッド・コックス（英語版）が発表した[1]。確率の回帰であり、統計学の分類に主に使われる。医学や社会科学でもよく使われる[要出典]。 モデルは同じく1958年に発表された単純パーセプトロンと等価であるが、scikit-learnなどでは、パラメータを決める最適化問題で確率的勾配降下法を使用する物をパーセプトロンと呼び、座標降下法や準ニュートン法などを使用する物をロジスティック回帰と呼んでいる。 概要[編集] ロジスティック回帰モデルは以下のような形式である。x が入力で、pが確率（出力）、αとβがパラメータ。
決定木 - Wikipedia
決定木（けっていぎ、英: decision tree）は、（リスクマネジメントなどの）決定理論の分野において 決定を行うためのグラフであり、計画を立案して目標に到達するのに用いられる。 決定木は、意志決定を助けることを目的として作られる。 決定木は木構造の特別な形である。 概説[編集] 機械学習の分野において決定木は予測モデルであり、ある事項に対する観察結果から、その事項の目標値に関する結論を導く。内部の節点は変数に対応し、子である節点への枝はその変数の取り得る値を示す。 葉（端点）は、根(root)からの経路によって表される変数値に対して、目的変数の予測値を表す。 データから決定木を作る機械学習の手法のことを決定木学習 (英: decision tree learning)、または略して単に決定木と呼ぶ。 決定木による分類モデルはその分類にいたる過程が容易に解釈できるので、決定木はデータ
k平均法 - Wikipedia
k平均法（kへいきんほう、英: k-means clustering）は、非階層型クラスタリングのアルゴリズム。クラスタの平均を用い、与えられたクラスタ数k個に分類することから、MacQueen がこのように命名した。k-平均法（k-means）、c-平均法（c-means）とも呼ばれる。 何度か再発見されており、まず、Hugo Steinhusが1957年に発表し[1]、Stuart Lloydが1957年に考案し、E.W.Forgyが1965年に発表し[2]、James MacQueenが1967年に発表しk-meansと命名した[3]。 数式で表現すると、下記最適化問題を解くアルゴリズム[4]。本アルゴリズムでは最小値ではなく初期値依存の極小値に収束する。 単純なアルゴリズムであり、広く用いられている。分類をファジィ化したファジィc-平均法やエントロピー法をはじめ、データ構造を発見す
Cluster analysis - Wikipedia
Cluster analysis or clustering is the task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group (called a cluster) are more similar (in some specific sense defined by the analyst) to each other than to those in other groups (clusters). It is a main task of exploratory data analysis, and a common technique for statistical data analysis, used in many fields, including pattern re
Multivariate statistics - Wikipedia
"Multivariate analysis" redirects here. For the usage in mathematics, see Multivariable calculus. Multivariate statistics is a subdivision of statistics encompassing the simultaneous observation and analysis of more than one outcome variable, i.e., multivariate random variables. Multivariate statistics concerns understanding the different aims and background of each of the different forms of multi
主成分分析 - Wikipedia
関連する手法[編集] 主成分分析は因子分析によく似ている。因子分析は、データの背後にある構造に関する分野固有の仮設と、主成分分析の場合とはわずかに異なった行列に対する固有ベクトルを求める手法である、と要約できる。 主成分分析は正準相関分析 (canonical correlation analysis; CCA) とも関わりがある。正準相関分析は二つのデータセット間の相互共分散に基いて座標系を定める手続きだが、主成分分析は単一のデータセットの分散に基いて座標系を選択する手法である[7][8]。 詳細[編集] 数学的には主成分分析はデータの基底に対し直交変換（回転）を行い、新たな座標系を得ることであり[9][要ページ番号]、新しい座標系はその第一成分（第一主成分と呼ばれる）から順に、データの各成分に対する分散が最大になるように選ばれる。 以下では、データ行列 X として、各列の標本平均が 0
象と散歩
象と散歩をするようにゆっくりとデータ解析やマーケティングについて考えてみようと思っていますが、物欲という雑念が払拭できません。趣味のエギング、アクアリム、三線は永遠の初心者です。最近、アップライトベースも始めました、、、 お気に入りの万年筆が、持ち運びの際に傷や汚れがつくのは避けたいですよね。一本差しのペンケースなら、他の筆記具とぶつかることなく、万年筆をしっかりと保護してくれます。 一本差しペンケースは種類や素材、価格が様々です。そんな中、オススメはFREESEのペンケースです。これは本革一枚で作られており、そのシンプルな作りが逆に丈夫さを生み出しています。また、その価格はとても手頃なので、リピート購入も容易です。このペンケースを選ぶ際に重要なのは、万年筆のペン先がぴったりと収まるサイズ感と、内側の柔らかな素材です。これらが大切な万年筆をしっかりと保護してくれます。 万年筆 一本差しペン
Excel使うな | Okumura's Blog
Computational Statistics and Data Analysis Volume 52, Issue 10 (2008) に Excel 2007 特集がある。 まず最初の論文 (B.D. McCullough and David A. Heiser, On the accuracy of statistical procedures in Microsoft Excel 2007, pp.4570-4578) のアブストラクト： Excel 2007, like its predecessors, fails a standard set of intermediate-level accuracy tests in three areas: statistical distributions, random number generation, and estimat
データサイエンスのお奨め教科書。統計屋さん的視点から - hotokuとは
知人に、確率・統計を勉強するにはどんなん読んだら良いんかね？と聞かれたので、まとめる。 線形代数 統計を勉強しようと思ったら、先ず、線形代数を勉強するのが良いと思う。回帰分析とか主成分分析とか多次元尺度構成法とか、こういう有名ドコロが一発で分かる。線形代数を知らずに統計の本で「コレコレの計算で出てきた値が第一主成分だよ」みたいな説明を何回くり返し読んでも、多分、一生理解出来無いと思う。対称行列は直交行列で対角化出来るよね、とか、これは射影行列の形だね、とかが自然に分かるようになってから、統計の本を読むとよく理解出来る。 で、線形代数のお奨めはこれ。 プログラミングのための線形代数 作者: 平岡和幸,堀玄出版社/メーカー: オーム社発売日: 2004/10/01メディア: 単行本購入: 27人 クリック: 278回この商品を含むブログ (90件) を見るプログラミングのための…とあるんだけど
ドコモからのお知らせ : モバイル空間統計の実用化および携帯電話ネットワークの運用データ利用について | お知らせ | NTTドコモ
お客様の設定により、お客様情報が「非表示」となっております。お客様情報を表示するにはdアカウントでログインしてください。 お客様情報表示についてへ お客様情報表示についてへ 平素はNTTドコモのサービス・商品をご利用いただき、誠にありがとうございます。 NTTドコモ（以下ドコモ）は、携帯電話ネットワークの仕組みを利用して作成される人口統計情報である「モバイル空間統計」の有用性の検証を、防災計画やまちづくりなどの公共分野において進めてまいりましたが、2013年10月1日より、学術分野・産業分野においても活用すべく「モバイル空間統計」の実用化を開始します。また、この実用化に伴い、「モバイル空間統計」で得られた人口統計情報を、ドコモのグループ会社である株式会社ドコモ・インサイトマーケティングを通じたリサーチ事業として、自治体、学術機関、企業などからの各種調査依頼などにもとづいて提供いたします。
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