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www.slideshare.net/yokkuns
2021年度秋学期 統計学 第15回 分布についての仮説を検証する - 仮説検定(2)(2022. 1. 18)Akira Asano
5. 自己紹介 ◆ 統計解析やデータマイニングをビジネスに適用 ◆ 里 洋平(@yokkuns) ◆ 元Webエンジニアのデータサイエンティスト ・今は主にマーケティング周りを見てる ・時系列解析とか異常検知とか最適化とか ・いろんなモデルの構築 ◆ Tokyo.Rの主催者 2013年6月1日土曜日
Bind Peek をもっと使おうぜ!(柴田 歩) - JPOUG Advent Calendar 2014(Day 5) -歩 柴田
北海道大学で講演した,GLM,HLM,GLMM,階層ベイズについてのスライド後半です。 前半のスライドはこちら http://www.slideshare.net/simizu706/ss-58585233
FineDiving: A Fine-grained Dataset for Procedure-aware Action Quality Assessm...Shoki Miyagawa
実践 Amazon Mechanical Turk ※下記の注意点をご覧ください(回答の質の悪化・報酬額の相場の変化・仕様変更)Ayako_Hasegawa
1. Uplift Modelling入門(1) - 費用対効果の最大化を目的とした最新データマイニング手法 - @yokkuns: 里 洋平 yohei0511@gmail.com 2012.03.10 第21回Tokyo.R 2012年3月10日土曜日
7. 活動例(抜粋): Time Series Analysis Anomaly detection 複数時系列から異常な振る舞いを検知する C A 時系列のモデリング 複数時系列の異常検知 B 時系列A 時系列A 異常な振る舞い 時系列B 時系列C 時系列B 時系列C 異常な振る舞いの時系列を検出 例1:トラフィック異常検知 例2:CM効果のノイズ除去 トラフィックA ケースA CM効果 トラフィックB ケースB トラフィックC 調査 ケースC 異常な振る舞いをしている 異常な振る舞いをしているケースを トラフィックの原因を調査する 除外して、CMの効果を算出する 85 2011年11月28日月曜日 8. 活動例(抜粋): Time Series Analysis Anomaly detection 新しいデータと過去時系列モデルの乖離から異常検出 8000.0000 異常スコア推移 3
PRML上巻勉強会 at 東京大学の資料です。 この資料はChristopher M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」の日本語版「パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測」について補足説明を入れた上でなるべくわかりやすくしたものです。 本資料では第3章の前半、特に3.1節を中心に解説しています。 詳しくはこちらのサイト(外部)を御覧ください。 http://ibisforest.org/index.php?PRML
Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 - - Download as a PDF or view online for free
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
12. 自己紹介 ● 名前 : 里 洋平 ● ID : yokkuns ● 職業 : データマイニングエンジニア
最高の統計ソフトウェアはどれか? "What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Py...ケンタ タナカ
MATHS SYMBOLS - ROOTS - #6 - RATIONALISING the DENOMINATOR - PROOFSIst. Superiore Marini-Gioia - Enzo Exposyto
MLOps に基づく AI/ML 実運用最前線 ~画像、動画データにおける MLOps 事例のご紹介~(映像情報メディア学会2021年冬季大会企画セッショ...NTT DATA Technology & Innovation
4. ID : yokkuns : : Web http://twitter.com/yokkuns / / NLP/ / / C/C++/Perl/Ruby/PHP/R/JS/JAVA/Android
Boost.勉強会 #21 札幌「C++1zにstring_viewが導入されてうれしいので紹介します」
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)sleepy_yoshi
2. 自己紹介 ● id:yokkuns ● 名前 : 里 洋平 ● 職業 :Web エンジニア ● 出身 : 種子島 ● 趣味 : プログラミングとかカラオケとか ● 最近、何故か数学に興味があり、アクチュア リーとか金融工学とか勉強してたりする 2 3. アジェンダ ● 統計的仮説検定 – 必要性 – 種類 – 手順 ● 2 つの平均値を比較する – t 検定の前提条件 – 独立な 2 群の t 検定 – Welch の検定 – 対応のある t 検定 3
Align, Disambiguate and Walk : A Unified Approach forMeasuring Semantic Simil...
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