逆行列を使わずに最小二乗法を解く - Qiita
はじめに 一般的な線形最小二乗法 $$ \text{argmin}_\mathbf{x} \bigl\vert \mathbf{y} - \mathrm{A} \mathbf{x} \bigr\vert^2 $$ の解 $\mathbf{x}$ を求めるというようなシーンはいたるところで出てきます。なおこの解は $$ \mathbf{x}^\mathrm{opt} = \bigl(\mathrm{A}^\top \mathrm{A}\bigr)^{-1} \mathrm{A}^\top \mathbf{y} $$ となります。実装する際は、既存のライブラリを用いることが多いと思います。例えば python の場合、 とすればよいでしょう。 （ここでは本題でないので触れませんが、逆行列 $(\mathrm{A^\top A})^{-1}$ を計算してから $\mathbf{A^\top y}
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ
「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す
Web系女子がLispと出会って統計学に目覚めるまでのお話 - あんちべ！
こんにちは！今年の春からWeb系企業でHTML/CSSデザイナーとして働きだしたキラキラ女子（を目指してる）のあんちべ（23）です！よろしくお願いします！私は普段自社のWebサービスのCSSなどを書いている*1のですが、最近データマイニングに興味を持ち始め、データを分析して、自社サービスの売り上げ改善に貢献したいなーと思うようになりました！でも。。。私は文系出身で統計学とか全然わからない*2し、プログラミングも得意じゃない*3し、高価な統計解析ソフトを買うのも辛いです。。。無い無い尽くしですね＞＜；！そんな私に救いの手が！インストール作業不要で、便利な統計処理機能が色々あって、しかも無料という素晴らしいソフト*4を発見しました！その名も"Incanter"です！なんでも、 Lispっていう古くから使われてきた実績のあるプログラミング言語で動いてて、Lispの文法でどんな処理をすればよいかを
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
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
9 Distance Measures in Data Science
