「使い分け」ではなく「妥当かどうか」が大事：重回帰分析＆一般化線形モデル選択まわりの再まとめ - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
先日の記事はおかげさまで好評をいただいたんですが、勉強中の身で教科書を確認せずに書いたこともあり多数ツッコミをいただきました。ツッコミをいただけるというのはもちろん大変良い勉強の機会になるということで*1、今回もひとしきり勉強してみました。 ということで、自戒も込めて備忘録的に勉強したことをまとめておこうと思います。今回はあまり広く読んでもらう内容ではないので、不親切かもしれませんがごめんなさい。ただし、あまりにも理論的側面ばかり色々書いても何なので、インターネット広告業界の言葉で喩えて言うなら「クリック数*2をモデリングしたい場合」と「コンバージョン数*3をモデリングしたい場合」とに分けた、と理解してもらえたら良いかなと思ってます。 今回も参考文献は久保本です。一般化線形モデルまわりではこの本より分かりやすい本は依然としてないと思います。 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線
多変量解析の基礎知識：リサーチソリューション | マクロミル
調査結果をより深く理解するために様々な解析やデータ可視化のための手法・ツールをご用意しています。 専門のリサーチャー・アナリストが調査目的に応じて幅広い手法から最適な手法をご提案、サポートいたします。
第30回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 30th)−機械学習活用・マーケティング 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2013/10/19 "第30回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 30th) −機械学習活用・マーケティング 祭り−"を開催しました。 第30回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 30th) ー機械学習活用・マーケティング 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 30th 参加者セキココ：第30回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [
意外と見極めにくい「CVR向上に最も貢献する行動パターン」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
割とどこの現場でもやっている分析として「CVR向上に最も貢献する行動パターン」の同定・抽出というのがあると思うんですが、これって簡単なようで意外と難しいポイントがゴロゴロしてるんですよね。 例えばユーザー行動ログDBからソシャゲのイベントA, B, C...をやったかやらないかをフラグとしたテーブルを抽出し、CVのラベルとして「1週間以内に課金したorしない」*1みたいなのを与えて、 UserID Event A Event B Event C Event D ... CV 1001 1 0 1 1 ... Yes 1002 1 1 1 0 ... Yes ... ... ... ... ... ... ... 10X4 0 1 0 0 ... No 10X5 0 0 0 1 ... No ... ... ... ... ... ... ... というような生データ*2を得ているものとここ
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
