次の10年、「統計分析」こそテクノロジー分野でいちばんホットな職業になる
The Top Three hottest new majors for a career in technology : Microsoft JobsBlog マイクロソフトの採用活動などを記しているブログ「Microsoft JobsBlog」に8月23日付けでポストされたエントリ「The Top Three hottest new majors for a career in technology」（テクノロジー分野でもっとも熱い、3つの専門性とは）では、長期的に見て次の3つがホットな分野だと挙げられています。 Data Mining/Machine Learning/AI/Natural Language Processing （データマイニング／機械学習／人工知能／自然言語処理） Business Intelligence/Competitive Intelligence （ビジ
統計ソフトRのブログ 共起性尺度
共起尺度について説明します。 共起とは、まさに ある一組の「共に起きる」程度を表したものです。 例えば、 amazonで本を検索するときに、 この商品を買っている人は、この本も買っています と紹介されますが、それは、過去の購買データから、 共起が高い商品を勧めているのです。 共起尺度として、 主なものは、 共起頻度、Jaccard係数、Simpson係数、コサイン距離があります。 これらの指標について、「X」と「Y」という一組の共起性がどう測られるか示します 「X」と「Y」の単独での出現数を|X|、|Y|、 どちらか一方が出現した回数を|X∪Y|、 両方が出現した回数を|X∩Y|とします。 A)共起頻度 共起の回数であり、 |X∩Y|で計算される。 B)Jaccard係数 どちらかが出現したうち、何回同時に出現するかで、 |X∩Y|/|X∪Y|で計算される C)Simpson係数 Jacc
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