Ruby Business Users Conference 2017
Rubyにおける機械学習と統計分析のための環境整備の取り組み
Ruby Business Users Conference 2017
2014年春版：ビジネスにおけるデータ分析のプロを目指すなら揃えておくべき12冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
さて、前回リストの記事から半年ぐらい経ちましたよーということで、それ以降に発刊された書籍などを吟味した上で更新したリストをお届けしたいと思います。といっても引き続き今回のリストにも入っているものが多いので変わり映えしないかもですが。。。 前回同様、統計学や機械学習にまつわる学術的な知識を得るだけにとどまらず、ビジネスにおけるデータ分析のプロとして知っておきたい知識を得るために必要な書籍もリストに入れてあります。 確率論まわりの基礎理論についての書籍は僕自身が勉強途中なので割愛しました*1。またコーディングまわりの本は一旦割愛してあります。というか僕はエンジニアとは言い難い身なので（泣）、コーディングまわりや詳細な実装プロセスなどは適宜必要な本を読んで下さいということで。。。 そして改めての断り書きですが、これは「ある程度既に統計学や機械学習などに馴染みがあってそれなりにPythonでコード
データビジュアライゼーション・ツール20選 – lab.sugimototatsuo.com
この記事はThe top 20 data visualisation toolsの原著者許諾済みの日本語訳です。 By Brian Suda on September 17, 2012 Translated by Tatsuo Sugimoto 2014年4月28日更新：オリジナル記事が以前のサイトから移転したため発生していた画像の非表示に対応しました。 わたしがもっともよくきかれる質問のひとつが、データビジュアライゼーションを始める方法についてです。このブログの先へ進むには、練習し、さらに実践し、利用できるツールを理解する必要があります。この記事では、シンプルなチャートから複雑なグラフ、地図、インフォグラフィックスまで、ビジュアライゼーションを作成するための20種類のツールを紹介しようとおもいます。ほとんどのツールは無料で利用でき、そのうちいくつかはすでにインストール済みかもしれません。
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
ソシャゲへの反感はワインの方程式が生んだ反感と同じ ?ゲームと心理学（2） | 新清士の「デジタルと人が夢見る力」 - コミニー[Cominy] / ブログ
プロフィール 新清士 ジャーナリスト。立命館大学映像学部非常勤講師。1970年生まれ。慶應義塾大学商学部及び環境情報学部卒。著書に、『ゲーム産業の興亡』（アゴラブックス）。 2008年に、プリンストン大学の経済学者オーリー・アッシェンフェルターが発表した論文「ボルドーワインの質と価格を予想する（Predicting the Quality and Prices of Bordeaux Wines）」という論文は、ビンテージワインの専門家に対して、とどめを刺すとでもいえるような論文だ。 ビンテージワインは同じブドウ園で生産されたワインであっても、年によって出来不出来があるために、値段が変化する。品質によっては、10倍以上の差が生まれることがある。世界中にはワインコレクターがおり、将来にワインが成熟して評価が高まることで、値段が高くなることを見越して投機の対象として購入している人々もいる。 実
そら案内 for iOS のアクセス解析結果に見るiOSの世界 - 業務用iOSアプリのfeedtailor社長ブログ
こんな感じ。驚きの新バージョン率の高さ！です。 iOS5がリリースされて2ヶ月半程度の数字になりますが、iOS5.0系が実に7割近くあると。KDDIさんの au iPhone 効果で最初からiOS5な端末をゲットされた人も多くいるであろうこと、ソフトバンクのiPadキャンペーンでiOS5なiPad2をゲットした方もおられるであろう事を勘案しても最新OS比率が滅茶苦茶高く、iOSの世界ではOSの進化にユーザがかなり追随している様子がよく分かりますね。 ちなみに今回の情報より1ヶ月前である10月中旬〜11月中旬の同じく1ヶ月間の数字ではiOS5系は40%強。今回の1ヶ月で68%ですから、いかに浸透が早いか分かります。 また、開発者的視点から見ると、iOS3系はさすがに1%を切っていることや、arm6だのarm7だのを検討する時に一つの境界線となるiO4.3以上だけで全体の9割を占めているという
卒論修論のために、これから統計学を学ぶつもりの人に知って欲しい5箇条 - 女教師ブログ
大学１年から生物学部とか経済学部に在籍している人なんかは、「統計学」の体系的なトレーニング受けざるを得ないと思うので問題はないのですが、問題はそういうトレーニングをすっ飛ばしたまま、統計解析が必要になる人の場合。例えば、学部時代は英米文学専攻で統計に無縁だったけれど、大学院で英語教育系に転向した人。あるいは、教育方法論系の研究室にいてフィールドワークばっかりやっていたけれど、統計系の分析も必要になった場合。 1. 先輩から教えてもらわない まず、一番やってはいけないのが、先輩の院生に教えてもらうということ。「あの先輩に、色々教えてもらいたい（ハート）」など下心がある場合はまた別ですが、純粋に統計学“だけ”を学びたいなら先輩に教えてもらうのは危険です。 あなたは統計学初心者ならば、その先輩が「きちんと統計解析を理解している」かどうかを知る術はありません。周囲の評判というのもありますが、そもそ
確率論、統計学関連のWeb上の資料 - yasuhisa's blog
確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基本的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日本女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最
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