データ分析において必要なことを原点に立って考えてみる - Qiita
今日は統計や技術の詳細な話は少しお休みして、そもそもデータマイニングとは何なのか、分析において必要なことは何なのかを考えてみます。 仮説力とは何なのか データ分析の実務においては、分析モデルの手法や統計的方法の前にまず検討しなければならないことが多々あります。たとえば分析対象の問題をどのように設定するか、対象の特徴 (= 属性、振る舞い等) をどのように表現するか、何を可視化するかあるいはそれをどう決めるか、ログなどを用いて特徴の計算方法をどのように定義するか、といったことなどです。 実務というのは大学での実験ではありません。目の前にあるデータに対して興味先行で機械学習や統計的手法を適用しても得られるものはありません。統計学の有名な言葉に GIGO (ゴミを入れればゴミが出てくる) という言葉がある通り、高度な解析手法やツールに溺れても自己満足で不適切な分析に終わってしまうのです。 分析の
機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思います。 パターン認識と機械学習 (上・下) http://www.amazon.co.jp/dp/4
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