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『qiita.com』

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  • 腑に落ちない人のための回帰診断 - Qiita

    36 users

    qiita.com/greatonbi

    最近データサイエンティストが多くなってきて、めでたいな~、いいことだな~と思っているのですが、多くの人は機械学習寄りの話から入っていくことが多く、統計学から入っていく人は少ないような気もします。 重回帰分析は、おそらく最も多くのデータサイエンティストと呼ばれる人達がお世話になっている手法だと思いますが、回帰診断は聞いたことすらないという人も結構多いようです。 正直、実務であまり使うことはないような気もしますし、私自身も使う機会がほとんどないのですが、復習も兼ねて勉強をし直したので、今回はそんな回帰診断について紹介したいと思います。 目次はこんな感じ。 ・回帰診断とは ・前提知識(読み飛ばしてもOK) ・使うデータ(swiss) ・Q-Qプロット ・梃子比 ・スチューデント化残差 ・Cook距離 ・まとめ 回帰診断とは ざっくりいえば、回帰診断とは、回帰モデルの妥当性をチェックするためのツー

    • テクノロジー
    • 2021/08/15 09:13
    • 機械学習
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    • Scikit-LearnとTensorFlowによる実践機械学習~TensorFlow諦めた編~ - Qiita

      3 users

      qiita.com

      Scikit-LearnとTensorFlowによる実践機械学習~Scikit-Learn編~ の続きです。 前半(8章まで)は、ほぼScikit-Learnに関する話でした。 後半(9章以降)は、TensorFlowの話に移っていきます。 ※書籍がTensorFlow1の内容で書かれているのに対し、どうやら現在はTensorFlow2みたいだということで、TensorFlow2ではどうなってるのかよくわからない部分が多いです。 内容に入る前に、メモ程度に参考になるサイトをまとめておきます。 ・サンプルコード(GitHub) ・TensorFlow公式サイト ・PFN社のChainer Tutorial ・書籍情報 ■ 結論 結論から言うと、TensorFlow2が現状ということを考え、TensorFlow1で学習するのはあまり効率的ではないなと感じました。 TensorFlow1と2では

      • テクノロジー
      • 2020/06/21 19:03
      • Scikit-LearnとTensorFlowによる実践機械学習~Scikit-Learn編~ - Qiita

        3 users

        qiita.com

        Help us understand the problem. What is going on with this article? データ分析時のツールとして、今まではずっとRを使ってきました。 MATLABも卒業研究では使っていましたが、仕事では使っていないので、もう1年は触っていません(MATLABは結構好きなんですけどね)。 これは単純に大学で使っていた(教わった)ツールがRやMATLABだった(statworksも使ったことはある)というのと、私の仕事がどちらかというとシステム実装ではなく、意思決定のためのデータ分析が多かったというのが理由です。大学では機械学習を勉強していましたが、仕事で機械学習を使ったのは片手で数えるほどしかなく、早い話が「単純に今までPythonを必要とする場面がなかった。」というわけです。 しかし、時代は機械学習全盛。そしてPythonには機械学習を使う

        • テクノロジー
        • 2020/05/10 11:04
        • 機械学習
        • techfeed
        • あとで読む
        • 初めてのロバスト統計学① - Qiita

          66 users

          qiita.com/greatonbi

          Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

          • テクノロジー
          • 2020/03/15 10:33
          • 統計
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          • 機械学習
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          • Qiita
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