第3回 データ解析に必要な競馬データを集める
第3回の記事では競馬のデータ解析をするために必要なデータ収集の選択肢とその特徴について書いていきます。 データ元の重要性 データ解析をする上で対象となるデータは全ての根幹です。 データ提供サービスによって扱っているデータの種類や更新タイミング、信頼性は異なります。どんなに優秀なアルゴリズムを作ったとしても、無い情報からは何も予測できないですし、間違った情報からは間違った答えしか導けません。 また適しているデータ取得先は、その人の実現したい目的によって変わります。遊びでデータ解析したい人ならばなるべく手軽で最低限のデータが取得できる方法を選ぶべきですし、本格的に毎週運用していきたいのであれば多少手間がかかる方法だとしてもデータの種類が豊富なデータ元を選ぶべきでしょう。 今回はデータ取得先として「JRA-VAN DataLab.」「netkeiba.com」「JRDB」の3サービスを紹介します
dspdata - DSP データ パラメーターの情報 - MATLAB - MathWorks 日本
メモ dspdata.dataobj の使用は推奨されていません。代わりに適切な関数インターフェイスを使用してください。 Hs = dspdata.dataobj(input1,...) では、タイプ dataobj の dspdata オブジェクト Hs が返されます。このオブジェクトは、指定された dataobj タイプに必要なパラメーター情報をすべて含んでいます。個々のリファレンス ページで説明されているとおり、各 dataobj は 1 つ以上の入力を受け入れます。入力値を指定しないと、出力オブジェクトは特定の dataobj タイプに対して適切な既定のプロパティ値をもちます。
Excelのソルバーを使ったカーブフィッティング 非線形最小二乗法 - 研究と教育と追憶と展望
IKEA家具のことならおまかせください (Witch House) 子宮内膜症とは (子宮内膜症の症状と治療法) トヨタ ヴォクシー情報サイト (トヨタ ヴォクシー情報サイト) 天窓から小６男児 転落死 (王様の耳はロバの耳) インターエデュ＠能開センター情報 (受験情報サービス（インターエデュ）を極める) 駅伝大会中止 (´･ω･`)ｶﾞｯｶﾘ･･･ (踊れ！鬱病サラリーマン) ( ノーベル化学賞 )についての最新のブログのリンク集 (クチコミコミュニケーション) 第四話ゲスト・・SMAP香取慎吾！！ (福山雅治・ガリレオ・フジテレビドラマ) http://aasimassage.blog.shinobi.jp/ (足痩せマッサージ) ハゲと亜鉛 (ハゲ・薄毛を治す) 実験データを理論式にあてはめて、もっとも可能性の高い、あり得そうな理論曲線（直線）を引くことをフィッテング（fittin
桃音モモのあれこれ＠wiki
(2017/1/29) 2017年1月現在、当サイトから単独音を中心に複数の音源がダウンロードできない問題が発生しております。 復旧まで時間を要するため、復旧までの間該当の音源をこちらからダウンロードできるようにしています。 ぜひご利用ください。 桃音モモ 臨時ダウンロードサイト「ももみらー」 http://st-zako.la.coocan.jp/momomirror/ 2015/05/31 オフィシャルTwitterアカウント稼働開始 2015/05/22 オフィシャルサイト "http://momonemomo.com/" 公開 2015/05/22 桃音モモ７周年誕生祭（モモ誕2015）※投稿期間5/18〜5/24の一週間 2015/03/13 キャラミんストアにてわたべななみ式桃音モモモデル３バージョン配信開始 2015/03/08 UTAU三人娘コンピレーションCD「Trico
ビッグデータ（医療分野）
リアルワールドに基づくデータを活用した新たなソリューション 製薬、医療機器メーカー様におけるR&Dから市販後まで、JMDC Claims Databaseによる最適なソリューションをご提供しています。今後さらにデータの量および種類を増やし、提供できるソリューションの幅を広げていきます。 JMDCが提供する疫学ビッグデータサービス WEBツールサービス 製薬会社様における創薬から市販後まで、オールラウンドにご利用いただけるインターネットアクセス型Webツールサービス JMDC Data Mart フルパッケージ JMDC Data Mart Light JMDC Data Mart P-Market PLUS JMDC Data Mart Pharmacovigilance 解析サービス マーケティングニーズから学術エビデンス作成まで、JMDC Claims Databaseによるエビデンス
ニューラルネットワーク予測モデリングによる意思決定支援ソリューション -- よくあるご質問（FAQ）
ニューラルワークス 全般 それぞれのテーマに対してどの製品を使ったらよいのでしょうか？ ニューラルワークス Predictは2つのニューラルネットワークパラダイムをもっており、他方ニューラルワークス Professional II/PLUSは28種類ものパラダイムを使用することができます。Predictはより最近の製品であり、Predictの2つの手法は（より一般的な問題に適用可能という意味で）Professional II/PLUSの手法よりもよいと考えてよいと思います。Predictはニューラルネットワーク技術としては、より高いレベルにあり、ユーザはもっと重要な問題、たとえばデータの準備や表現方法に注力することができます。 たとえば、Predictはニューラルネットワークモデル構築に専念している間に、ユーザはそのデータには季節性が問題になるかどうかを見るために、データ列から月の情
Big Data Analytics | IBM
Big data analytics Leverage the most effective big data technology to analyze the growing volume, velocity and variety of data for the greatest insights Big data analytics is the use of advanced analytic techniques against very large, diverse data sets that include structured, semi-structured and unstructured data, from different sources, and in different sizes from terabytes to zettabytes. Big da
動的特徴量（デルタパラメータ） - Miyazawa’s Pukiwiki 公開版
デルタパラメータとは？ † 音声認識の際、動的な特徴をあらわす指標として使われる。 初出は Furui, 1986.*1 意義 中川, 2000.*2 より引用 スペクトルの時間方向の動的変化の特徴は音声認識にとって重要なパラメータであり、これを回帰モデルでモデル化し、1次回帰係数（Δケプストラム）、2次回帰係数（ΔΔケプストラム）と呼ばれ広く用いられている（隣接スペクトルの差分もΔケプストラムと呼ばれており、同様に効果がある） 和田ら, 2002.*3 より引用 デルタケプストラムは、ケプストラムの時間変化の微分を差分ベクトルにより近似した動的特徴量である。(略) LPCケプストラムを取り除きデルタケプストラムのみを特徴量として用いることで耐雑音性が改善されると考えられる。しかしながらデルタケプストラムのみを特徴量とするには母音などの定常に近い音声の認識に不安を残す。 計算方法 HTK
飲酒と肝がんリスク | 現在までの成果 | 科学的根拠に基づくがんリスク評価とがん予防ガイドライン提言に関する研究 | 国立がん研究センター がん対策研究所
男性では多量飲酒者、女性では中程度以上の飲酒者に肝がんリスクの上昇がみられる 各コホートの合計約17.5万人（男性9万人、女性8.5万人）のアンケート調査から得られたアルコール摂取量によって、「全く飲まない」人、「たまに飲む（週1回未満）」人、「飲む」人にグループ分けしました。さらに「飲む」人のグループは1日あたりのアルコール摂取量(g/日)によって、男性については「0.1-22.9」、「23.0-45.9」、「46.0-68.9」、「69.0-91.9」、「92.0以上」の５つのグループに、女性については「0.1-22.9」、「23.0以上」の２つのグループに分けました。平均で10.4年から13.6年の追跡期間中に、男性605人、女性199人が肝がんと診断されました。飲酒頻度が週1回未満の「たまに飲む」グループを基準にして、他のグループの肝がんリスクをハザード比というかたちで比較しました
帰無仮説と対立仮説
帰無仮説と対立仮説 Last modified: May 16, 2002 仮説検定の第 $1$ 段階は，検定すべき母数についての仮説を立てることである。 研究者はある理論から予想される事実を証明するために，調査または実験を行い，データを収集する。 この際の作業仮説（または実験仮説）を対立仮説 $H_1$ とする。 例えば，“新しく開発された薬剤は，従来薬より有効である”とか，“男と女で読書時間に差がある”というのが対立仮説である。 これに対して，作業仮説を否定する仮説を帰無仮説 $H_0$ とする。 例えば，前の例では，“新しく開発された薬剤は，従来薬より有効とはいえない”とか，“男と女で読書時間に差はない”というのが帰無仮説である。 仮説検定の対象となるのは帰無仮説で，もし，以下の手順により帰無仮説が棄却されれば，対立仮説が支持されることになる。 つまり，帰無仮説は棄却されて始
SN比 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "SN比" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2013年3月) SN比（エスエヌひ）は、通信理論ないし情報理論あるいは電子工学などで扱われる値で、信号 (signal) と雑音 (noise) の比である。 信号雑音比 (signal-noise ratio) または 信号対雑音比 (signal-to-noise ratio) の略。SNR、S/Nとも略す。S/N比と書くのは/が比を意味するため，比が二重になり間違いである[1]。 desired signal to undesired signal ratio、D/U r
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