機械学習によるデータ分析まわりのお話
2. データサイエンティスト 2 今世紀でもっともセクシーな職業 ハーバード・ビジネス・レビュー 2013年年2⽉月号 2018年年までに⽶米国で14〜～19万⼈人不不⾜足 マッキンゼー 2011年年5⽉月 求められるスキル ビジネススキル，機械学習／ビッグデータ， 数学／OR，プログラミング，統計 Analyzing the Analyzers, O’reilly 2013 4. 本⽇日お話すること 4 1. データのこと Keywords: ダミー変数，⽋欠損値，正規化，次元の呪い 2. 機械学習のこと Keywords: 機械学習の分類，アルゴリズム，注意点 3. 評価のこと Keywords: 混同⾏行行列列，適合率率率，再現率率率，F値，ROC曲線 4. 分析のこと Keywords: 過学習，交差検証，学習曲線，バイアス・バリアンス 教師あり学習(後述)寄りの内容が多いです
統計の基本事項
トップページ→研究分野と周辺→システムの評価→ 基本統計量 平均（算術平均）値は、（データ値の総和）÷（データ数）となる。（或るデータの値）－（平均値）を、そのデータの偏差という。偏差の絶対値の大きいデータが多ければ、そのデータ群はばらつきが大きい。データ群のばらつきの大きさを単純に偏差の総和とすると、偏差には正負があるので相殺されてしまう。 そこで、各データの偏差を二乗する（こうすれば必ず正の値になる）。（各データの偏差の二乗の総和）÷（データ数）をそのデータ群の分散と呼び、ばらつきの大きさを表す。また、分散の平方根を標準偏差という。英語では偏差はDeviation、分散はVariance、標準偏差はStandard Deviationとなるので、標準偏差はS.D.と略記される事も多い。 統計の最も基本的な量である基本統計量としては、他に最大値、最小値、範囲（最大値－最小値）、中央値（デ
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