ことし１年間に生まれた子どもの数を示す「出生数」は全国で86万人余りと、はじめて90万人を下回る見通しとなったことが、厚生労働省のまとめでわかりました。出生数が86万人まで減少するのは国の予測よりも２年早く、少子化が想定を上回るペースで進んでいる実態が明らかになりました。 厚生労働省は毎年１月から10月までの数値などをもとに、その年に生まれる子どもの数を示す「出生数」を推計しています。 それによりますと、ことしの出生数は86万4000人と、初めて90万人を下回り、明治32年に統計を取り始めて以降、最も少なくなる見通しです。 出生数が86万人まで減少するのは国立社会保障・人口問題研究所の予測よりも２年早く、少子化が想定を上回るペースで進んでいる実態が明らかになりました。 出生数は去年と比べると５万4000人減少する見通しで、平成以降では、平成元年に（1989年）６万7000人余り減った時に次
博士が１００人いる村
サービス終了のお知らせ いつもYahoo! JAPANのサービスをご利用いただき誠にありがとうございます。 お客様がアクセスされたサービスは本日までにサービスを終了いたしました。 今後ともYahoo! JAPANのサービスをご愛顧くださいますよう、よろしくお願いいたします。
ドキュメンタリーチャンネル「ディスカバリーチャンネル」は、テレビ史上初となるジェット旅客機墜落実験を行なった新番組『好奇心の扉:航空機事故は解明できるのか?』を11月6日(22:00～)に放送する。 実験は危険との隣り合わせ。UAV(無人飛行小型カメラ)で確認すると、墜落後もエンジンの1つがフル稼動していた。燃料経路に損傷があれば機体が炎上する危険性。タンクには2 時間分の燃料が積まれていた これまでは事故後のデータしかなかったために、推測しかできなかった墜落のメカニズム。番組では、そのデータを得ることにより、航空機の安全性を高めることを目的に、ジェット旅客機「ボーイング727」を、メキシコのソノラ砂漠に墜落させるクラッシュテストを行った。この企画のために、米国防省のミサイル計画従事者や元米海軍特殊部隊出身者などを含む400名の国際チームを結成。4年の歳月と数億円の費用をかけようやく実現に
東京都は23日、都内で新たに366人が新型コロナウイルスに感染していることを確認したと発表しました。都内で一日の感染の確認が300人以上となるのは初めてです。 23日は、90代までのすべての年代で、22日より感染が確認された人が増えています。 ▽10歳未満は9人で1人増加、 ▽10代は15人で6人増加、 ▽20代は139人で53人増加、 ▽30代は93人で35人増加、 ▽40代は51人で20人増加、 ▽50代は23人で3人増加、 ▽60代は15人で1人増加、 ▽70代は15人で5人増加、 ▽80代は5人で3人増加しました。 ▽90代は、22日はいませんでしたが、23日は1人の感染が確認されました。 366人のうち、 ▽20代と30代は合わせて232人で、全体のおよそ63％を占め、 ▽40代と50代は合わせて74人で、全体のおよそ20％となっています。 また、366人のうち、 ▽およそ39％
標準偏差とは何か！その求め方と意味を図解で徹底解説
ここでは高校数学で登場し、統計学を学ぶ上でとても重要な役割を担う「標準偏差」について、図解を駆使し、その求め方と意味について解説していきます。 標準偏差の求め方や意味を理解するには、以下の4つのSTEPを踏めば簡単に理解することができます。 標準偏差は「式を覚える」のではなく「イメージ化」することがとても重要です。 4つのSTEPを本質的なイメージで捉えることで「標準偏差とは何か」や「標準偏差はどうやって求めるのか」がスッキリ頭に入ってきますので、ぜひ最後までお付き合い下さい。 標準偏差の求め方 標準偏差を求める式がこちらになります。 いきなりかなり難しい式が登場してきました（汗 この式を覚えることはなかなか厳しいですよね。 ただ、この式の記号のひとつひとつをイメージ化しながら読み解くことで、この難しい式が実はとてもストーリー性のある面白い構造をしていることが分かってきます。 ここではその
料理バトル漫画で先に皿を出した場合の勝率 | マンバ通信
こんにちは。国府町怒児（こうまちぬんじ）です。 料理バトル漫画で、まことしやかに語られている噂はご存知でしょうか。 そう、「後攻で皿を出した料理人が勝つ」です。 確かに、漫画の構造を考えれば、後攻が有利かもしれません。 最初にすごい料理が出て、後からそれなりの料理が出る展開だと、 尻つぼみなイメージになってしまいますもんね。 ただ、一つ納得のいかないことがあります。 それは、後攻が有利なことをデータとして示した人がいないという点です。 もしかしたら、後攻が勝ったときの印象が強いだけで、先攻もそれなりに勝っているかもしれません。 じゃあ、どうするか。 自分で明らかにするしかないでしょう。 ということで、料理バトル漫画で先攻で皿を出した場合の勝率を調査しました。 以下、レギュレーションです。 ①集計は、１対１の対決に限る ※１ ４人の中で誰が一番かといった、先攻後攻が曖昧な形式は含めない ※２
BLOGOS サービス終了のお知らせ
平素は株式会社ライブドアのサービスを ご利用いただきありがとうございます。 提言型ニュースサイト「BLOGOS」は、 2022年5月31日をもちまして、 サービスの提供を終了いたしました。 一部のオリジナル記事につきましては、 livedoorニュース内の 「BLOGOSの記事一覧」からご覧いただけます。 長らくご利用いただき、ありがとうございました。 サービス終了に関するお問い合わせは、 下記までお願いいたします。 お問い合わせ
「最もクリエイティブな国」は日本、「最もクリエイティブな都市」は東京──米Adobe Systemsによる「クリエイティビティー」（創造性）に関する調査でこうした結果が出た。日本は世界からクリエイティビティーを高く評価されているが、その日本人は自らをクリエイティブだとは考えていないという興味深い内容だ。 調査は今年3月から4月にかけ、米国、英国、ドイツ、フランス、日本の18歳以上の成人5000人を対象にオンラインで実施した。 「最もクリエイティブな国」として36％の回答者が日本を挙げ、米国の26％を10ポイント上回ってトップだった。英仏独では日本を挙げた人がトップだったが、米国と日本では米国を挙げた人が最多だった。 「最もクリエイティブな都市」として挙がったのは東京が30％。ニューヨークの21％、パリの15％を上回っている。英仏独に加え、米国でも東京だと答えた人がニューヨークを挙げた人を僅
Computer Scienceの学位を取るために学費無料のオンライン大学UoPeopleに入ってもうすぐ1年 - えんぴつぶろぐ
この記事は社会人学生 Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 米国のオンライン大学University of the People（以下、UoPeople）に入って約1年経った振り返り記事となります。 これまでのUoPeople関連の記事はこちら 自分について University of the Peopleとは 動機 入学するには 授業について 卒業までの所要期間 Computer Science専攻はどんなコースが受けられるのか これまでの進捗 これまでにかかった金額 課題がめっちゃ出る どうやって勉強時間を確保しているか よかったところ 学習内容への満足度は高い 英語のライティングスキルは多分あがった 日英両方でインプットするメリット 毎日強制的にアウトプットできる。 GPAのためなら頑張れる よくなかったところ National Accreditationなの
経済産業省及び独立行政法人情報処理推進機構（IPA）では、今後我が国産業の成長にとって重要な役割を担うことが期待されるIT人材の給与等の実態について、IT関連企業とIT人材の双方に対してアンケート調査実施し、その内容について分析を行いました。本日、その内容を調査報告書として取りまとめました。 背景・問題意識 第四次産業革命と呼ばれる技術革新の進展の中、IT人材は、IT関連業界のみならず、あらゆる産業において必要とされてきており、人口減少とあいまって今後ますます不足することが見込まれています。優秀なIT人材の獲得競争は、業界・国境の垣根を越えて激化しつつありますが、こうした競争を制する為には、IT人材をどう評価し、処遇するかが重要な要素です。 上記の背景を踏まえて、経済産業省は、IT関連業界における給与制度や採用等に関する現状及び課題について把握し、今後の施策の検討材料とすることを目的として
経済産業省は26日、繊維製品の在庫量などを調べる「繊維流通統計調査」で長年、実態と異なる数値を記載していたと発表した。40超の品目ほぼ全てで改ざんがみられ、10年以上前の数値がそのまま記載され続け、実際の数値と最大で10倍程度の差が生じた例もある。11月に経産省から業務を請け負う業者の告発があり、不正が発覚した。同統計は1953年から実施しているが、同省は不正発覚を受け年内で廃止する。政府は統
作成：2013/09/24 更新：2014/11/01 SEO対策 > 毎月、ECサイトや情報サイトなどアクセス解析保守を9社ほど作らないといけません。ここらでおさらいを兼ねて、Googleアナリティクスを扱ううえで必要なことを整理しようと思います。今回は成果を上げるうえで「知らないと損する」ことをまとめました。 エンジニア速報は Twitter の@commteで配信しています。 もくじ 外部連携（初期） １．複数サイトを一つで管理 ２．すべてを一元管理 ３．ウェブマスター連携 ４．AdWords連携 ５．アドセンス連携 共通設定（初期） ６．プロファイル ７．フィルタ ８．IP除外 ９．Cookie除外 トラッキング設定（初期） １０．トラッキング設定 １１．時間／曜日／日付 １２．集客／キーワード／ページ １３．流入／属性／閲覧開始／トレンド 計測方法と基本知識 １４．ディメンション
ネットやテレビで話題になっていた本だったので読んでみました。 NHKと三菱総研との共同プロジェクトとして昨年9月に放送された、NHKスペシャル「"35歳"を救え」における取材メモや研究資料をベースに編集されたものです。 リーマンショック⇒リストラが増える⇒縦割り行政⇒だからダメ⇒さてどうしたらよいものか、というのが冒頭の「つかみ」ですが、取材を進めるうちにたどりついたのが団塊ジュニア世代で最も人口が多い"35歳"世代の存在です。 35歳世代が子供の頃に両親が自分にしてくれた、当たり前だと思っていた事が、今では当たり前でなくなってきました。衝撃的なデータで現状を示したうえで、将来のためにどうするべきかを考察します。 ○"35歳"世代とは 35歳世代はこれからの日本を支える団塊ジュニアといわれる世代の中でも最多の人口集団で、その数は男女計で200万人です。団塊世代は60歳を超えて引退し
「感性に頼りすぎないゲーム設計というのを心がけている」「企画・開発はもちろんのこと、分析や事業戦略まで手を出しつつやっていく」など、これまでのゲーム作りの方法論を覆すという制作体制をとっているGREE、彼らはどのようにして数々のトップセールスを誇るプロダクトを作り上げているのでしょうか？ 日本最大のゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC2011」にて、これまでのゲーム機業界での手法との対比を交えながらGREEが「セールスランキングNo.1プロダクトの作り方」というタイトルで、ソーシャルゲームの未来への展望について講演を行いました。 講師は過去にフロントミッションシリーズ、FFシリーズなどを手がけ、今年スクウェア・エニックスを退社してGREEに入社した土田俊郎氏、そしてソーシャルゲーム初期の名作「釣り★スタ」のプロダクトマネージャーを努めた岸田崇志氏の両名です。こちらの濃密な講演の全内容
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
あなたはスマートフォンを操作する際、どちらの手で持ち、どの指で操作するだろうか？ おそらく誰しも基本の「型」があるはずだ。「みんな自分とだいたい同じでは？」と考えている人が多いかもしれないが、実はかなり異なっている。コンテンツ提供サイドとしては操作感への影響を意識しておく必要がある。 スマホの操作スタイルという、これまであまり気にしたことがなかった盲点ともいえる調査リポートを、調査会社のインテージが2023年1月27日に公開した。調査対象は日本を含む11カ国（日本、中国、韓国、インド、インドネシア、フィリピン、タイ、ベトナム、シンガポール、英国、米国）。サンプルサイズは各国500人だ。 ▼関連リンク（クリックで別サイトへ） 日本人のスマホの持ち方は独特？－国際比較調査でみるスマホ操作の国別傾向－ 調査の趣旨は、タイトルの通り諸外国との比較で違いを浮き彫りにすることである。だがそれ以前に、「
LINE 執行役員 葉村より、LINEの広告事業が目指す「CHANGE」 - ブログ | LINE Biz-Solutions
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【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
意志決定する人たちが数字に弱い。 基本的に、四則計算しか／もできない。 かけ算割り算（それと按分ってやつ）に大小比較が、今でも最高の意志決定手段だったりする。 どれだけたくさんデータを集めても、平均値しか求めない（し知らない）。 かつて広大な領土を持つロシアでは、統計は非常に重要視された。 ほとんどのケースで「この目で見る」ことがかなわぬ状況で、統計の活用は（マイクロソフトのビル・ゲイツがそうだったように／例えば電気料金の詳細データから、照明がついている＝それぞれの事務室が使用されているのべ時間を割り出し、各セクションの仕事の進捗具合や、人材の過不足を知った）、しゃぶりつくすまで徹底的に活用された。 でなければ、統治は不可能だった。 そのロシアとサルデーニャが組み、フランス、オスマン帝国およびイギリスを中心とした同盟軍と戦った。 戦闘地域はドナウ川周辺、クリミア半島、さらにはカムチャツカ半
Published 2021/12/15 21:32 (JST) Updated 2021/12/15 21:43 (JST) 建設業者の受注に関する国の統計調査を国土交通省が書き換えていた問題で、2019年以前の調査票を同省が廃棄したことが15日、分かった。保管期限の2年間を過ぎたためで、同省は「再集計は困難」と説明している。国内総生産（GDP）の算出などに与えた影響の検証は難しくなった。書き換えは毎月、数百から千件程度あった。 3年前に厚生労働省の「毎月勤労統計調査」で不正が発覚、各省庁が点検した後も不適切な処理が続いていた。提出者に無断で書き換える行為は統計法に違反する恐れもある。統計行政を担当する総務省は今後、事実関係などを調べる。
どういう本なの？まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう？という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう？という人にも得るものがあると思い
令和への改元を控え、「平成経済」を知るための重要な指標の一つである「賃金伸び率」の検証が、今年一月に発覚した政府の統計不正のためにできなくなっている。政府が毎月勤労統計の集計で不正を行っていた期間の資料を廃棄したことで、八年分の賃金が分からなくなったからだ。公表された資料には空欄が並ぶという、異様な状況となっている。 （渥美龍太） ルールでは全数調査をしないといけない東京都分の大規模事業所を、厚生労働省が二〇〇四年に勝手に抽出調査に切り替える不正を始めたため、以降の調査結果が実態より低く出るずれが生じていた。これにより、延べ二千万人超が雇用保険などを過少に給付されていたことが分かった。 問題発覚後、厚労省は一二年以降の結果を再集計して本来の数値を再現したが「〇四～一一年分は調査票などの資料を廃棄・紛失していて再集計ができない」（厚労省の賃金統計担当者）ため、公表資料を空欄とした。この空欄部
資料では、統計学がどんな学問なのか、統計学を学ぶことにどんな意義があるのかという初歩から解説。その上で統計学を「記述統計学」と「推計統計学」に大別し、それぞれの特徴や手法、注意点を説明している。 今回の無料公開は、ブレインパッドで働く有志のデータサイエンティストが技術資料などを外部に発信するプロジェクト「OpenBrainPad」の一環。「統計学をこれから学ぶ人も復習する人もぜひ利用してほしい」（ブレインパッド）という。同プロジェクトでは、過去にはプログラムのバージョンを管理するシステム「Git」のハンズオン（実際に手を動かして学ぶ）資料なども公開している。 関連記事 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート 総務省が「誰でも使える統計オープンデータ」を開講。統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する無料講座だ。 AIの基礎をZoomで講義 新人研修用
日本のウェブデザインの特異な事例
sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人
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4千年紀以降 - Wikipedia
4千年紀以降（4せんねんきいこう）は、西暦による4番目以降の千年紀（ミレニアム）で、3001年（31世紀）以降に当たる。 3310年 - 日本の人口が22人になる[1]。 タイムカプセル開封:6939年（ニューヨーク、1939年封）[2]、6970年（大阪、1970年封）[3]、8113年（ジョージア州、1936年封）[4]。 9361年、9622年、9966年、10663年、11268年、11575年、15790年に日食と水星の太陽面通過、15232年に日食と金星の太陽面通過、69163年に水星と金星の太陽面通過が同時発生[5]。 1万年にデネブ、15500年にベガ、22000年にトゥバン、28000年にポラリスが北極星に[6]。 12000年:南極ウィルクス盆地の氷塊が数百年で脱落、海面が3m上昇[7]。 ボイジャー1号は4万年にグリーゼ445、ボイジャー2号は29.6万年にシリウス、
為替と株の予測の話
3. もくじ • はじめに • 為替や株の予測の何が難しいのか • 2つの通貨問題からみるレバレッジと期待値の関係 • 収益率の分散を抑えるには • いもすアルゴリズムの変遷 • ボラティリティのフラクタル性 • 最新いもすアルゴリズム 為替と株の予測の話 2 5. なぜ投資を考えるのか 生活費ために働いてお金を稼ぐのは不自由であるので、 経済的独立 (Financial independence) を目指すのは自然な発想。 経済的独立とは 「運用益＞消費」となる状態を指し、 これを達成するには「資産を増やす」「運用効率を上げる」「消費を 減らす」方法がある。 しかし、運用効率が0%では経済的独立を達成するのに必要な資産 が何倍にもなるので、運用効率を上げる方法を考える。 為替と株の予測の話 4
2013/05/18に#TokyoWebminingで話した資料です。 大人の都合でグラフの縦軸と横軸がありません。 基本的には横軸は時間（day）と、縦軸はUUです。Read less
DATA GO JP/open data
データセット データセットとは、ファイルやURLなどの「オープンデータ」が登録された入れ物を指します。 データポータルでは、複数の切り口からデータセットを探すことができます。
総務省は10月4日、無料のオンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習」をリニューアルして開講した。AI技術などの最新動向を踏まえ、一部を改訂した。開講期間は12月13日まで。 2016年の開講からのべ5万7000人が受講した講座。データサイエンスに携わる専門家や大学教授が、データサイエンスを基礎から教える。 MOOC講座プラットフォーム「gacco」で、1回10分程度の講座を5～7回で提供。さらに、補講・演習（10分程度×11回）もある。 リニューアルで最新トピックスを追加したほか、仮説検定や統計解析ソフトを使ったデータ分析方法を紹介するなど、内容を一部刷新した。 登録すれば誰でも無料で受講できる。受講登録は12月5日まで。 関連記事 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート 総務省が「誰でも使える統計オープンデータ」を開講。統計オープンデータを活用したデ
欲しいデータがズバリ手に入るサイトをまとめました！ 市場調査をしているときや企画書を作成しているときに、「欲しいデータが見つからない…」なんてことがよくあるのではないでしょうか？ そこで、今日は、データが手に入れられるデータをまとめ、統計データを効率的に得て、上手に活用するコツをまとめました。 【目次】 政府系の統計データ３選 リサーチ会社等の公開データ１７選 データを探し、上手く利用するには？ 政府系の統計データ３選！ まず、無料で充実した情報が手に入るのが、政府や官公庁のサイトです。 皆様が払った税金でつくられているものなので、有効に活用しましょう。 １：総務省統計局 総務省統計局では、無料で多くのデータが手に入ります。 手に入るデータのカテゴリーとしては、人口・世帯、住宅・土地、家計、物価、労働などがあります。また日本全体だけではなく地域ごとのデータも手に入ります。 また、このサイト
データサイエンス・機械学習をやるためのエンジニアな本まとめ - 2019年版 - Lean Baseball
ここ1〜2年くらいで、業務やプライベートのデータ分析・データサイエンスで参考にした本（と一部本じゃないもの）をまとめてみました（注：もちろん全部読んでいます）.*1. なお, あくまでワタシ個人（@shinyorke）の見解に基づいた独自解釈であり、所属組織・チームの意向とは関係ありません（とだけ最初に断っておきます）. サクッとまとめると 「レベル感（はじめて・経験者）」だけででなく,「エンジニア面を鍛える or 理論を固める」の軸で考えると良い書籍・学び方に出会える確率上がる エンジニアでも理論でもどっちから初めても良い, がどちらかが得意な方が絶対幸せ（≒片方だけじゃお話にならない可能性） 個人的なオススメは「機械学習図鑑」「前処理大全」「機械学習のための特徴量エンジニアリング」そして「試して学ぶ機械学習」です. おしながき サクッとまとめると おしながき 対象読者&執筆者について
2. 解析動機 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 2 最後の春だし画像処理の勉強でもしとくか 後輩からAV女優の類似画像検索の話を聞く （ぱろすけ 2012） DMMにはアフィリエイトあったよな これでウェブサービス作れば儲かるかも 決して下半身からの要望で解析したのではありません http://blog.parosky.net/archives/1506 3. 計算環境 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 3 使用言語：Python ２．７ （少しだけR） 使用モジュール：Numpy, Scipy, OpenCV 科学技術計算用のライブラリ MATLABにできることは大体できる numpy.ndarray 型付き多次元配列 numpy.linalg 線形代数計算 scipy.cluster 今回はこれのk-means法を使用
概要 私が機械学習の勉強を始めた頃、何から手を付ければ良いのかよく分からず、とても悩んだ覚えがあります。同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、自分が勉強していった方法を記事にしたいと思います。 目標としては、機械学習全般について、コンパクトなイメージを持てるようになることです。 そのためにも、簡単な本から始めて、少しずつ難しい本に挑戦して行きましょう。 入門書 何はともあれ、まずは機械学習のイメージを掴むことが大切です。 最初の一冊には、フリーソフトでつくる音声認識システムがおすすめします。 フリーソフトでつくる音声認識システム - パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/17メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (38件) を見るレビュー :
シリコンバレーのIT企業が利用しているA/Bテスト手法まとめ - ij_spitz's Blog
いま注目すべきシリコンバレーの有名なIT企業は新規のデザインや機能が有効かどうかを検証するためにA/Bテストを行っています。 その一方で、日本の企業も含め、A/Bテストを本番環境で導入している企業は非常に少ないです。 加えて、日本で言われているA/Bテストと海外で言われているA/Bテストは少々異なるものだと感じています。 日本のA/Bテストはフォームの最適化やデザインの修正にとどまっている一方で、海外のA/Bテストはプロダクト開発のサイクルの一部分となっています。 プロダクト開発のサイクルの一部としてA/Bテストを取り入れるためには、大量のテストを定常的に回していく仕組みが必要となってきます。 そこでデータドリブンであると言われているようなシリコンバレーのIT企業は自社でA/Bテストの基盤を作成しています。 今回は社内A/Bテスト勉強会で発表するために、シリコンバレーの有名IT企業がどのよ
photo by labguest 必ず知らなくてはいけないものではないけれど、ちょっと気なるし知れば「ほほ～」となる知識。それが統計データです。とはいえ明確な目的もなく総務省や厚生労働省のサイトに行って統計データを眺めるというのもちょっとアレですよね。そんな現状を打破するべく、総務省がやってくれました！ 総務省統計局と統計センターは、4月15日、統計のオープンデータ高度化への取り組みの一環として、Android搭載スマートフォン向けの統計情報提供アプリ「アプリDe統計」試行版の提供をGoogle Playで開始した。価格は無料。 総務省、統計を身近に感じられるAndroidスマートフォン向け情報提供アプリ「アプリDe統計」 このアプリには3つの機能があり ① 「City Stat」：今、自分がいる場所の市区町村の統計データをスマートフォンのGPSと統計API機能を連動させ表示 ② 「ポケ
NHKのニュースや番組をつくっている私たちが取材に込めた思いや取材手法などをお話します。一緒に「取材ノート」をつくっていきましょう。サイトはhttps://www.nhk.or.jp/d-navi/note/ 利用規約はhttps://nhk.jp/rules
そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
データサイエンティストブームが去りつつある一方で、データ分析ブームそのものはじわじわと広がり続けている感じのする昨今ですが。最近また、色々なところで「本当にビジネスやるのに統計学って必要なの？」みたいな話題を聞くことが増えてきたので、何となくざっくりまとめて書いてみました。 ちなみに今回の話題の参考図書を挙げようと思ったら、この辺ですかね。 とある弁当屋の統計技師(データサイエンティスト) ―データ分析のはじめかた― 作者: 石田基広,りんと出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2013/09/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (13件) を見る 統計学入門 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (78件) を見る 本当は赤
2000万貯金するのそんなに難しい？(追記したよ)
年金だけでは足りない、2000万必要だから大変だって話にピンと来ない。 そんなに使わないし、2000万くらい60歳までに普通に貯まるでしょ。 俺は高卒地方工場勤務年収430万くらいの32歳独身一人暮らし。 もう貯金通帳の数字が1000万を超えている。財形貯蓄と従業員持株会をあわせたら2000万近く。 ちなみに株は会社の補助と値上がりで300万くらい上乗せされている。 車はコンパクトカーだが新車で買う、年に1～2回は飛行機や新幹線に乗って旅行にも行く。 月の生活費は家賃入れて12万くらいだが別に節約している意識は無い。 少し変わったところと言えば、大家さんが農家なので休日のヒマな時に手伝って米や野菜をもらっているくらい。 節約出来ているとしても月に1万くらいなので貯金に与えるインパクトはさほど大きくない。(むしろ月に2～3回半日駆り出されて最低時給割っている予感) 結婚して専業主婦を抱えてい
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40～50代で「スマホ左手持ち」が多いワケ 若者は右手持ちが主流
問：史上最も有名で、最も戦闘的だった統計学者は誰か？ 答え：ナイチンゲール
建設統計、19年以前の分は廃棄 GDPへの影響検証、困難に ｜ 共同通信
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東京新聞:平成の賃金 検証不能 統計不正 政府廃棄で８年分不明:経済(TOKYO Web)
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