からっぽのしょこ
2020-07-13 サイトマップのようなもの 当ブログについて 一覧ページ はじめに このブログでシリーズとして書いている記事の一覧ページをまとめた一覧ページです。 【目次】 はじめに サイトマップの代用 このブログについて 本の攻略ノートシリーズ ベイズ推論系 トピックモデル 頻度統計 空間統計 深層学習 アルゴリズムとデ… 2024-11-03 5.4：著者トピックモデルの崩壊型ギブズサンプリング：一様なハイパーパラメータの場合【青トピックモデルのノート】 攻略ノート 攻略ノート-青トピックモデル トピックモデル MCMC MCMC-周辺化ギブスサンプリング はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、著者トピックモデルに対する崩壊型ギブス
RにはないPythonの文法・テクニック (演算子/for文/条件分岐 編) - 世界銀行で働くデータサイエンティストのブログ
学生時代からデータ解析にはRをメインで使ってきました。Pythonについてはデータ構造やクラス/インスタンスなど最低限知っておくべきPythonの知識は学んだものの，細かい文法・テクニックなどについて詳しくなく，困ったときにはRのノリ + ググった付け焼き刃で乗り越えてきました。最近仕事でPythonを使う機会が段々多くなり体系的に学ぶ必要があると感じ，『Python 実践入門』と『Python言語によるプログラミングイントロダクション』*1など読み進めています。 Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 作者:陶山 嶺発売日: 2020/01/24メディア: 単行本（ソフトカバー） Python言語によるプログラミングイントロダクション：世界標準MIT教科書 作者:John V. Guttag発売日: 2016/05
【Python】RプログラマーのためのPython入門 - 歩いたら休め
会社に優秀な後輩が入ってきて、優秀な先輩（私でゎない）の助けを得ながら、立派な分析者・Rプログラマーとして成長しつつあります。 しかし、R言語だけで全ての作業が完結できるわけではありません。手元でデータを加工・分析するための環境としては素晴らしいのですが、大規模な計算では遅かったり（パフォーマンスを上げるにしても工夫が必要だったり）、クラスベースのオブジェクト指向が無いため、プログラムが大きくなるにつれて関数の整理が難しかったり、言語としてつらい面も多いです。 また、データ分析して作ったモデルをサービスに乗せる際には別の言語を使う必要があると思います。一応、shinyというWEBアプリを作るためのライブラリもあるものの、「社外向けのサービスでバリバリ使ってるぜ！」という話は聞いたことがありません。 というわけで、R言語メインのプログラマーが、一歩進んでスクリプト言語（Python）が抵抗な
パッケージユーザーのための機械学習(5)：ランダムフォレスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※はてなフォトライフの不具合で正しくない順番で画像が表示されている可能性があります） さて、こんな記事をクリスマス・イヴのプレゼントにするのはアレなんですが（笑）、教師あり学習＆分類器系では一旦これでシリーズを〆る予定です。 トリを飾るのはランダムフォレスト。アンサンブル学習の代表選手ですね。「ランダムフォレスト最強」とか言っちゃう人が多いらしいんですが*1、そういう人にはぜひ今回（と次回予定の5回分まとめ）の記事を読んでもらいたいなぁと思います。 今回の参考文献もピンクの薄い本です。pp.193-197に決定木、バギング、アダブーストの後にランダムフォレストの説明があります。 はじめてのパターン認識 作者: 平井有三出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2012/07/31メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 1人 クリック: 7回この商品を含むブログ (4件) を見る 他だと、例
RとPythonによるデータ解析入門
統計学の専門家ではないため、内容に責任は持ちません。内容に間違いがあれば、指摘してくださると幸いです。できる限り訂正していきます。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
