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TGS2024
data-science.tokyo
1 データサイエンス 1-0 データサイエンスの仕事 1-0-1 データ分析の仕事 1-0-1-1 データ分析の基本 1-0-1-2 バッドデータのデータ分析 1-0-1-3 ダークデータのイメージ 1-0-2 データサイエンスの数理 1-0-3 データサイエンスのソフト 1-0-4 データサイエンスの独り歩き 1-0-4-1 データの独り歩き 1-0-4-2 方法の独り歩き 1-0-5 データサイエンスの不可能性 1-0-6 データサイエンスの流派 1-1 統計学 1-1-0 ビッグデータの統計学 1-1-1 統計分布 1-1-1-0 正規分布と、その他 1-1-1-0-1 標準正規分布 1-1-1-0-2 ポアソン分布 1-1-1-1 正規分布から作られる分布 1-1-1-2 極値統計 1-1-1-3 チェビシェフの不等式 1-1-1-4 比例分散 1-1-1-5 質的変数の分布 1-
「データがあれば、 統計学 や 機械学習 で何かすごいことができる」、と思いたくなりますが、データとソフトだけではどうにもならないことは、よくあります。 文章のデータや画像のデータが、そのままではどうにもならないことは想像しやすいと思いますが、 表形式にまとまっていて、外れ値や欠損値 のない数字データだったとしても、うまく行くとは限りません。 生のデータを、 統計学 や 機械学習 で成果を出せるデータに変換する技術は、「特徴量エンジニアリング(Feature Engineering)」と呼ばれています。 表形式のデータを作るための特徴量エンジニアリング 音声、文章、画像などは、生のデータのままでは、機械学習で扱うことができません。 こうしたデータを表形式にまとまったデータにするための特徴量エンジニアリングは、 画像認識や音声認識 の技術として、研究されて来ています。 表形式のデータからの特
Data Science for Environment and Quality 環境と品質のためのデータサイエンス 環境と品質のためのデータサイエンスは、 総合的な科学のハブです。 いろいろな分野につながっています。 このサイトについて 目次ページ Q&A集 リンク集 Excelによるデータ分析 Rによるデータ分析 R-EDA1によるデータ分析 Pythonによるデータ分析 ウェブアプリR-EDA1 ウェブアプリR-QCA1 ENGLISH 更新履歴 2023/10/26 : 「等分散の回帰分析」を追加 2023/10/21 : 「加法モデル的乗法モデル」を追加 2023/10/21 : 「誤差の乗法モデル」に広義の乗法モデルを加筆 2023/10/19 : 「比例分散への品質工学のアプローチ」に加筆 2023/10/17 : 「誤差の乗法モデル」、「加法モデルと乗法モデル」、「乗法モデ
Data Science for Environment and Quality 環境と品質のためのデータサイエンス 環境と品質のためのデータサイエンスは、 総合的な科学のハブです。 いろいろな分野につながっています。 このサイトについて 目次ページ Q&A集 リンク集 Excelによるデータ分析 Rによるデータ分析 R-EDA1によるデータ分析 Pythonによるデータ分析 ウェブアプリR-EDA1 ウェブアプリR-QCA1 ENGLISH 更新履歴 2023/10/28 : 「一般化線形モデル」、「ポアソン回帰分析」を追加 2023/10/28 : 「単回帰分析」に加筆 2023/10/26 : 「非等分散の回帰分析」を追加 2023/10/21 : 「加法モデル的乗法モデル」を追加 2023/10/21 : 「誤差の乗法モデル」に広義の乗法モデルを加筆 2023/10/19 : 「比
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