Random Forest とその派生アルゴリズム - Sideswipe
はじめに こんにちは。 Machine Learning Advent Calendar 2013、 12月4日担当のkazoo04です。 最近引っ越しをしまして、家ではインターネットが使えないつらい生活を送っています。 今日は最近気になってるアルゴリズムである Random Forest や、その派生アルゴリズムについて紹介したいと思います。 Random Forest はその使いやすさや性能の高さ、 Kinect による身体部位推定などで利用されていることから近年注目されており、この記事をご覧の方もよくご存知かと思います。 社内でも RF を便利に扱えたり、高速に計算したり、AWS で大量のデータを扱ったりするミドルウェアやライブラリを作ったりしています。 最近はさらに色々な応用例が発表されたり、面白そうな派生アルゴリズムが出てきたので一部ご紹介します。 Random Forest R
Pandasを用いた基礎分析 - Platinum Data Blog by BrainPad ブレインパッド
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは、アナリティクスサービス部の辻 陽行です。 今回は、データ分析を行う際のデータの前処理や集計を行う時に非常に役に立つ、PandasというPythonの便利なモジュールを紹介したいと思います。 モジュールを紹介する前に、分析作業の流れとPandasがどのあたりに関与してくるかを先に説明しておきます。 私たちの仕事は、さまざまなデータ分析をお客さまへ提供し、それを付加価値の核としているわけですが、 行き当たりばったりでデータを分析していくのでは、到底価値のある結果を導きだすことはできません。 大抵の場合、以下の手順に沿って分析を進めていくことになります。 データ分析のフロー ヒアリング・仮説形成 （お客さまからの）データ受領 データの前処理・整形 基礎集計 仮説の修正・分析方針の再検
IPython Notebookのススメ - Qiita
最近自分の中で熱いIPython Notebookについてその魅力をまとめてみます。 インストールや簡単な使い方については公式の記述にしたがっていけば大丈夫なはずなので、興味の湧いた方はそちらを参考にしてぜひインストールして使ってみてください。 このエントリーはIPython Notebookを使ったことのない方やちょっと使ったけど何したらいいかよくわからん、という方に向けて書いており、具体的な使い方は他の方の記事や公式のドキュメントを参考にしてみてください。 Installing IPython — IPython: Quickstart — IPython 2.3.0 documentation: IPython Notebookで何ができるの? IPython Notebookはウェブベースのインタラクティブな計算環境です。Notebook上ではコードとその実行結果、マークダウン記法
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