文系エンジニアが0からベイズ統計モデリングを学習するときに読むべき資料まとめ - Qiita
TL;DR 「Qiitaで炎上するタイトルのつけ方」というテーマを書くのに失敗したので、諦めて最近学習している「ベイズ統計モデリング」に関するメモや書籍をまとめた。 記事のタイトル通り、文系エンジニアが数学知識0からベイズ統計モデリングを勉強するときに読んだ方がいい本や資料を網羅したつもりです。 もしオススメ資料とかあったら追記するので教えてもらえると嬉しいんだな〜(｀・ω・´) 前提条件 中学生レベルの数学知識 Pythonが少しでもわかるエンジニア力 （Rがわかるともっと捗る） ポイント 書くこと ざっくりな説明とコメント オススメ資料 書かないこと 正確な説明 細かい説明 そもそも（ベイズ）統計モデリングとは？ すでにあるデータを使って未知の値を推定したりするやつです。ざっくり言うと統計と機械学習を合体して最強なやつです（にこり） 詳しくは StanとRでベイズ統計モデリング (Wo
0から始めるkaggle超初心者向け入門
はじめに 「kaggleって何？」という人が、 kaggleがなにかわかる（話が合わせられる） kaggleコンペに参加してみる（ノリ気になる） ためのお手軽説明です(｀・ω・´) Agenda kaggleとは？ データ分析のトレンドの変化 kaggleの仕組み なぜkaggleをやるの？ やってみた(｀・ω・´) 1. kaggleとは？ 世界最大の機械学習・データ分析のコンペを主催するプラットフォーム つまり データサイエンティストの世界最強を決める大会 kaggleの規模 ユーザ数: 50万以上 国: 190カ国以上 らしい(｀・ω・´) 2. データ分析トレンドの変化 理論（theory） ↓ 実践（practice） 昔 理解するのが大事（theory） 今 実践・役立つのが大事（practice） 実践を重視している具体例 kaggle コンペ ノウハウの共有（コード・ディス
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