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Python と計算機科学の入門講義の21回目. 前回は円周率をモンテカルロ法により求める方法を説明していました. 今回は, 大きく分けると前半と後半に分かれています. 前半は, その求められた円周率の値の正確さを議論し, 推定した値の正しさは, 推定に使ったモデルに依存することを説明しています. そこから発展して, 後半では 測定したデータに対するモデル (関数) の当てはめ (最小二乗法) について説明しています. 最小二乗法について, 計算方法の導出などの説明はありませんが, Python のライブラリである Pylab に含まれる最小二乗法をするための関数を説明しています. データに対する関数の当てはめについては, 次回の講義に続きます.
Okumura's Blog で 紹介されているように, 統計的学習, データマイニングの手法を網羅している教科書の ひとつである, The Elements of Statistical Learning の 新しい版 (2008年発行の第2版) がまるごと1冊 PDF ファイルとして 無料で公開されています. その PDF ファイルは この本の web ページからたどれます. (追加: 2010/Mar./2) 現在では, 第2版第3刷 (含訂正, 2009年12月) がダウンロード用のページに公開されている最新のもののようです. (追加ここまで) この本のための R パッケージ がいくつか, 著者のページで, この本で使われているデータセット が別のページで それぞれ公開されています. (2010/May/6 追加) この本で使われているデータをまとめた R言語のパッケージ Elem
A simple explanation of the Lasso and Least Angle Regression in Japanese lasso を提案した Robert Tibshirani 教授 が lasso に関する論文の PDF などを まとめたページ The Lasso Page: L1-constrained fitting for statistics and data mining に, lasso と最小角度回帰の簡潔な説明 A simple explanation of the Lasso and Least Angle Regression を書いています. そこでは, lasso の特徴 (係数の絶対値の和に上限がある二乗誤差推定) が 簡潔に説明されていて, 全体の印象をつかむ参考になりそうなので, 翻訳してみました. 短い文章なので, 原文で読む方
R package ElemStatLearn では, 統計学習の教科書 Elements of Statistical Learning に対する R package を紹介しましたが, これを紹介しているページ CRAN Task View: Machine Learning & Statistical Learning にある, 機械学習, 統計学習のための他の R パッケージを 以下のような項目にしました. 人工神経回路網 (neural networks) nnet: 単一隠れ層の人工神経回路網 決定木, 回帰木 rpart: CART のような木構造を作るのにお勧め. (base R に付属) mvpart: rpart を多変量の出力に対応した版. tree Weka + RWeka インターフェイス. Weka には, C4.5 の Java による実装 J4.8 などがあ
Nick Parlante 氏による Google's Python Class で 出されている演習問題の3つ目, Copy Special Exercise を翻訳してみました. この演習問題を含む資料全体が クリエイティブ コモンズライセンスにより公開されています. このライセンスにより公開して頂いていることに 感謝しています. 以下の翻訳も同じライセンスに従います. 今回翻訳した演習を含む, 4種類の演習の いずれに対しても, 模範解答が問題とともに提供されています. (5月3日追加) 練習問題だけでなく, Google's Python Class の講義資料も翻訳してみました. 翻訳版のホームページから 各項目へのリンクがあります. 講義映像を見なくても講義資料の情報のみで練習問題は解けるようになっています. (5月3日追加ここまで)
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