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統計学に関するsanthiagomanのブックマーク (9)

  • Pythonで統計学を学ぶメリットは?勉強の手順も解説

    Pythonで統計学を勉強するメリット 統計学を学ぶにあたって、Pythonを利用するメリットを確認しておきましょう。 近年の統計業務は、Pythonを使ったアプリケーションで行うケースが増えており、Web上のノウハウや書籍が充実しています。これらを活用することで、統計学の知識が乏しい状態でも、Pythonを切り口として学習を進めやすくなっています。 煩雑な計算を省略できる Pythonは科学計算処理に必要なライブラリが充実しています。Pythonのライブラリには、統計で用いられる専門的な計算式が内包されており、基礎的な考え方さえ理解していれば、具体的な計算式を知らずとも実践的な統計を実行可能です。もちろん読書や座学でも学習は可能ですが、Pythonを利用することで「煩雑な計算の理解」に時間を取られずにすむため「統計を使ってできること」をダイレクトに理解し易くなるでしょう。 データが簡単に

    Pythonで統計学を学ぶメリットは?勉強の手順も解説
  • データサイエンスでワインの味の評価を予測したい - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    Taste of Wine vs. Data Science from Takashi J OZAKI 先日、とある勉強会で話してきた内容がこちらです。ネタとしてはもう皆さんお分かりでしょうが、以前書いた記事の続きみたいなものです。 ある程度自動的にテイスティング・スコアが付けられれば、世の中にゴマンとあるWine AdvocateやWine Spectatorのサーチに引っかからないようなワインの数々にも化学測定指標だけからスコアを付けることができて、僕のような素人がワインを選ぶ際の良い参考になると思うんですよね。そんな思いを込めた発表をしてきました。 ところで会場での質疑でもあったんですが、この手の「ヒトの手で教師ラベルをつけた学習データ」を扱う上での最大の問題は、当然ながら「教師ラベルをつけた個々人の好みが出てしまう」点かと。なのでこれはもう仕方ないので、例えば「Wine Advoc

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  • 「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料

    「第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料 (2015/11/21[sat])」 内容は統計学の素養がある方には基的な事項ですが、ベクトルと内積で見方を変えてみたという点と、あまり統計学に親しみがない方にも理解してもらえるようなまとめになっている、というところにスライドの独自性があると考えていますので、その辺り良ければご覧ください^^Read less

    「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
  • バイオ系研究室PC管理担当のメモ

    バイオ系研究室PC管理担当のメモ

    バイオ系研究室PC管理担当のメモ
  • 今から統計学を学ぶならコレ!間違い無しの超良質記事まとめ10選。 | SIROKグロースハックブログ

    グロースハックを格的にしようとすると、統計学が出来ると凄く便利!今回は、この記事を見ておけば今からでも統計学を使いこなせるようになる記事をピックアップしましたので、ご覧下さい! ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学 にもなっている統計学の入門には最適な決定版サイト。広く使われている統計手法について分かりやすく解説されています。 オンラインで無料で読める統計書22冊 Web上で閲覧可能な統計書がまとめられている超お得な情報が詰まっている記事。 WEBで読める統計関係の良質な資料 統計に関する良質な資料がまとめられている記事。 統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 統計について学べる入門書についてまとめられている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント 統計学を学ぶ上で、重要なポイントが整理されている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい

    今から統計学を学ぶならコレ!間違い無しの超良質記事まとめ10選。 | SIROKグロースハックブログ
  • 統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ!

    稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力(特に微積・線形代数)を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 (満たせない要望も多いですが) 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない(Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える) けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ! って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ

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  • 2014年春版:ビジネスにおけるデータ分析のプロを目指すなら揃えておくべき12冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    さて、前回リストの記事から半年ぐらい経ちましたよーということで、それ以降に発刊された書籍などを吟味した上で更新したリストをお届けしたいと思います。といっても引き続き今回のリストにも入っているものが多いので変わり映えしないかもですが。。。 前回同様、統計学や機械学習にまつわる学術的な知識を得るだけにとどまらず、ビジネスにおけるデータ分析のプロとして知っておきたい知識を得るために必要な書籍もリストに入れてあります。 確率論まわりの基礎理論についての書籍は僕自身が勉強途中なので割愛しました*1。またコーディングまわりのは一旦割愛してあります。というか僕はエンジニアとは言い難い身なので(泣)、コーディングまわりや詳細な実装プロセスなどは適宜必要なを読んで下さいということで。。。 そして改めての断り書きですが、これは「ある程度既に統計学や機械学習などに馴染みがあってそれなりにPythonでコード

    2014年春版:ビジネスにおけるデータ分析のプロを目指すなら揃えておくべき12冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
  • 過剰適合 - Wikipedia

    英語版記事を日語へ機械翻訳したバージョン(Google翻訳)。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Overfitting|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明がありま

    過剰適合 - Wikipedia
  • サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ

    サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。

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