Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ（NumPy/pandasなど）を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正Read less
機械学習の入門本を書きました（データサイエンティスト養成読本） - 随所に主と作れば、立処皆真なり
初めて執筆に参加した本、データサイエンティスト養成読本シリーズの機械学習入門編が技術評論社さんから出ます。共著です。9月10日発売です。 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus) 作者: 比戸将平,馬場雪乃,里洋平,戸嶋龍哉,得居誠也,福島真太朗,加藤公一,関喜史,阿部厳,熊崎宏樹出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2015/09/10メディア: 大型本この商品を含むブログを見る このブログを読んでいる人はすでに機械学習に詳しい人が多いと思いますが、周りでこれから機械学習使い始ようとしている方に薦めてもらえれば幸いです。特に、最初の一歩を踏み出せずにいる方に手にとって欲しいと願っています。 また、発売当日にはちょうど私も日本に戻っており、執筆者が何人か集まって出版社主催のトークイベント（？）をする可能性もあるので、興味がある方はご参加
固有ベクトル、主成分分析、共分散、エントロピー入門 | POSTD
(2015/11/19、記事を修正いたしました。) 目次 線形変換 主成分分析（PCA） 共分散行列 基底変換 エントロピーと情報の取得 とにかくコードが欲しい方へ その他の参考資料 本稿は固有ベクトルと行列との関係性について、平易な言葉で、数学にあまり詳しくなくても分かるように書いてみました。この発想に基づいて、PCA、共分散、情報エントロピーについても説明します。 固有ベクトルは英語で「eigenvector」ですが、この eigen はドイツ語で、「そのものだけが持つ」という意味です。例えばドイツ語の「mein eigenes Auto」は、「ほかならぬ私が持つ車」というニュアンスです。このようにeinenは、2つのものの間に存在する特別な関係性を意味します。独特、特徴的、その性質を端的に示すものということです。この車、このベクトルは、私だけのもので、他の誰のものでもありません。 線
Real Estate Tech｜SRE AI Partners株式会社
近年、欧米では、情報技術を不動産分野に応用し、不動産と情報技術の融合を追求するReal Estate Tech（不動産テクノロジー）企業が急成長しています。 SRE AI Partnersは、ソニーグループが蓄積してきた情報技術、ソフトウェア技術を核に、日本における新たな不動産テクノロジー企業として、不動産取引における消費者の意思決定を支援するためのサービスを拡大・強化していきます。 ※RETはSREホールディングスの登録商標です SRE AI Partners のテクノロジー Real Estate Tech (1) 不動産価格推定エンジン ソニーグループ株式会社R&Dのディープラーニング（深層学習）技術を核とし、SREホールディングスとSRE AI Partnersが持つ不動産査定のノウハウや不動産取引に特有の知識を導⼊して、ソニーグループとSREホールディングス及びSRE AI Pa
一般逆行列・ムーア・ペンローズ逆行列 - 大人になってからの再学習
連立方程式を解くために、行列の逆行列が用いられる。 簡単な例として で表されるxとyの関係を行列を使って表せば次のようになる。 ここで , , とすると、最初の式は という線形代数でおなじみの式で表されるから、 両辺にの逆行列をかけて として解が求まる。 つまり、行列Aの逆行列を求めれば解を求めることができる。 今回の例だと、 なので、 となって、 が求まる。 これはグラフに表すと、次のようになって、つまりの二つの直線の交点を求めたことになる。 さて、このように、きれいに連立方程式が解ける場合はいいけど、 現実問題として解が求まらないことは多くある。 ＝＝＝＝＝ ■ 例1) 式が多すぎて解が存在しない。 このような3つの式を満たす解は存在しない。 グラフに表すと次のような感じ。 3つの直線は1つの点で交わらないため、解が無いことがわかる。 ■ 例2) 式が少なすぎて解が1つに定まらない。
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機械学習によるデータ分析 実践編
アドテクにおける機械学習技術 @Tokyo Data Night #tokyodn