Top Data Science Tools for 2022 - KDnuggets
Top Data Science Tools for 2022 Check out this curated collection for new and popular tools to add to your data stack this year. The list includes tools for beginners and experts working in the data field. These tools will help you with data analytics, maintaining databases, perform machine learning tasks, and finally help you generate a report. These tools have also helped me handle new and unsee
ベイジアンの逆襲 | 大和総研
最近、コンピュータ業界ではベイズ理論が注目を集めているという。ベイズ理論とはいったいどんなもので、どのように応用されているのだろうか。 ベイズ理論とは、英国の長老派教会派の牧師であったトマス・ベイズ（1702-61）により築かれた確率の原理である（注1）。ベイズが発見したといわれる定理によれば、原因から結果が生ずる確率が与えられると、結果が原因から生ずる確率が分かる。数学的に述べれば、ベイズの定理とは、事象EとHに対して、HならばEという条件付き確率P(E|H)と、EならばHという条件付き確率P(H|E)を結びつけるものである（注2）。Ｅという事象を観測することで、Ｈに関する確信度を示すHの確率分布が正確になる（注3）。これをベイズ更新という。 ベイズ理論では、原因の分布を最初に主観的に選び、データが観測される度にこれを更新するため、帰納的主観的であるといわれる。ベイズ統計学の研究者達は、
KDDI研究所と産総研、個人の属性や気分から嗜好を推定するコンテンツ推薦エンジンを開発
(株)KDDI研究所と独立行政法人の産業技術総合研究所は1日、複数のコンテンツの中から、個人のプロフィール/気分/状況などに合わせて最適と思われるものを選び出すコンテンツ推薦エンジンのプロトタイプを発表した。早ければ2005年度内(～2006年3月)、遅くとも2006年度中に実用化に向けた精度や負荷などの検証を行なう。 新システムは、物販やデジタルコンテンツ/ガイド情報などを提供するインターネットサービス(パソコン向け/携帯電話機向け)に組み込むことを目標として開発されたもの。現在それらのサービスでは、利用者に製品/コンテンツ/情報を推薦するために、人気ランキングや製品分野による商品/情報検索システム、ユーザーの利用/購買履歴に基づく推薦システムなどを運用している。しかし2社は、例えば同じ個人でも“家族と観るならこの映画”“恋人と観るならこの映画”といった具合に気分や状況によって嗜好は変化
Bayesianって<br>どういう考え方なんだろう
*********** お知らせ *********** YukiWikiによるベイズ統計ファンサイト を開設しました。 このページ「Bayesianってどういう考え方なんだろう」は、 以上のファンサイトへ発展的解消いたします。 どうぞご贔屓に！ ********************************* ベイズ理論は、 普通の確率論とは一風異なる確率理論です。 この小文では、ベイズ理論の意味・意義について 私がこれまでに学び、考えたことについて整理を試みます。 とかく、＜宗教的信念＞のごとくに扱われがちのベイジアン思想ですが そのおかしいところ、よいところなど、基準を明確にして検証していけたら いいな、というのが目標です。 私自身勉強中の身なので定説と異なることを述べていたり、 明らかな間違いもあるかもしれません。 そのつもりでだまされ
PukiWikiBayesFun
重要なお知らせ：ベイズウィキのURLが変わります． † サーバーを京都大学に移動することにより ベイズウィキのURLが変わります． 新URLは，http://hawaii.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~oba/bayeswiki/index.php で， すでに過去のデータをそのまま移して稼働中です． 以後の閲覧・書き込みは新サイトでおねがいします． ここ，旧サイトはしばらくしたら削除します． ↑ お知らせ † スパム対策に設置した併設会議場のほうのスパムがひどくなってきたので、 スパム対策を強化した本家pukiwiki のほうをメインとするべく整備中です。 2007/05/18 コメントスパム対策のために、合言葉を設定しました。 コメントを書き込むときには お名前欄に自分のハンドル名とともに bayes と半角英字で書き込む ようにして下さい。 2007/05/09 投
Passion For The Future: 確率的発想法~数学を日常に活かす
確率的発想法~数学を日常に活かす スポンサード リンク ・確率的発想法~数学を日常に活かす ■ベイズ推定 最近、ベイズ理論がインターネット技術でクローズアップされている。 ・グーグル、インテル、MSが注目するベイズ理論 http://japan.cnet.com/special/story/0,2000050158,20052855,00.htm 18世紀にトーマスベイズが発案した統計理論。この本の前半で大きく取り上げられていた。 サイコロを振って１がでる確率は6分の1。2回目も連続して１がでる確率は36分の1で、3回連続は216分の1である。実際に何度か振ってみると、その確率と違ったりする。だが、100回や1000回繰り返せば、正確にその数字に近づいていく（大数の法則）。であるから、100回も繰り返せば、次に１がでる確率はかなり正確に予想できるようになる。 では、無差別に選んだ大量のホー
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