『パターン認識と機械学習の学習 普及版』（PDF）『パターン認識と機械学習の学習 普及版』 PDF main.pdf (last update : 2020/01/09) 暗黒通信団へのリンク 作品紹介：パターン認識と機械学習の学習普及版 ライセンス クリエイティブ・コモンズ 表示 3.0 非移植 TeXソース https://github.com/herumi/prml/ 著者 光成滋生@herumi(herumi@nifty.com)
ヒトの直感的理解は単変量モデルまで、直感を超えたければ多変量モデルへ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前に「ワインの味わいとデータサイエンス」というお題で話してきたわけですが。 実は「単変量モデルという名の還元主義」vs.「多変量モデルに基づくデータサイエンス」というテーマを一貫して置いていたのですが、あまりそこにスポットライトが当たることはなかったなぁという印象を壇上では抱いていたのでした。ということで、ここでは改めてブログ記事の形で少し詳細に論じてみようかと思います。 なお今回使うデータは面倒なので先にRワークスペースとしてGitHubに置いてあります。DLしてきてお手元のワーキングディレクトリに置いてロードしておきましょう。 ここでは基本的に赤ワインのデータを見たいので、"winequality_red_blog.RData"を使います。白ワインのデータが別にありますが、こちらは以下のアプローチをお読みになった後で皆さん自身で試してもらえればと思います。 定量的に科学するとい
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess: データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）
