Fitbitから取得した心拍データで時系列の異常検知を試してみる - About connecting the dots.
井出先生の「異常検知と変化検知」を読んで，自分でも試してみたいと思ったんですが，あいにくちょうどいい時系列データが手元にないなーと思ってました．そんな折，データサイエンスLT祭りの発表の中に，Fitbitデータを可視化するものがあって*1，これはちょうどいいということで試してみましたよというていのエントリになります． 異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 井手剛,杉山将出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/08/08メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (2件) を見る Fitbitってなによ Fitbitが何かしらない人のために一応説明しておくと，最近はやりの活動量計です．私が持っているのは，心拍が取得できるタイプのやつです．風呂に入るとき以外は一日中つけっぱなしで，睡眠とか運動とかを自動で判定してくれるので，手間がかからず便利です
中古マンション売買データを分析してみた(1) - 築年数と駅からの距離は価格にどう影響するか - About connecting the dots.
新しい年度になって消費税も上がったことで，3月までの駆け込み消費*1の反動でマンションとか全く売れていないんだろうなぁと思う今日この頃です*2．個人的な趣味でいうと新築よりは中古派ですので，増税前に無理矢理ローン組んだ人がさくっと数年で手放したのを買うのとかが，味があってよいと思うわけですけれども．2015年に消費税が10%にあがる公算も高そうですしね． さて，先日こんな興味深い記事を拝見いたしました． 徒歩5分vsバス利用、中古マンションの値下がり具合を可視化 - マンションチラシの定点観測 | マンション選びのお役立ち情報ブログ REINSといえば，不動産会社御用達の物件データベースなわけですが，当然のことながら業者専用のデータベースなので，私のような一般の人はみることができません．と思っていたら，上記記事で紹介があるように，中古物件の成約済みデータに関しては閲覧可能なんですね． 上記
線形代数の用語と意味まとめ（主に自分用） - About connecting the dots.
恥ずかしながら，線形代数周りの用語って似たようなものが多くて，すぐにアレがどれだっけと混同してしまいがちになります．線形代数の手計算とかがんばってたのなってもう10年とか昔の話だし，チートシート的にまとめなおしておこうと思いました．内容的には，主に統計や機械学習で使うような内容が中心になっています． 概要 統計・機械学習で使う線形代数は，基本的には以下「計算の簡便化」と「データ変換」の2つがメインです．もちろん数学的に突っ込んでいったり，統計・機械学習でも応用的な手法を用いる場合はその限りではないですが，基本的には下の2つが大きいと思います*1． 計算の簡便化 （例えば固有値・固有ベクトルを用いて）行列を対角化することで，行列の乗算を高速に実施する （LU分解を用いて）扱いやすい形に行列を分解することで，その後の計算を高速にする データ変換 SVDを行うことでLSIやPCAといったデータ縮
kaggleで予測モデルを構築してみた (1) - kaggleって何？ - About connecting the dots.
データ解析に適したデータというのは案外世の中にはないもので，官公庁データやらなんやらをみても，エクセルにまとめられた集計表がポンッとおいてあるだけだったりして，しょんぼりすることが多いですね． そんなおり，昨年のRのアドベントカレンダーでKaggleで予測モデルを作ってみよう！（Rアドベントカレンダー） - iAnalysis 〜おとうさんの解析日記〜という記事をみつけたので，試してみました．このKaggle: making data science a sportというサイト，まさにデータマイニングをするためのデータを提供しているサイトだということで，予測モデルに適したデータがたくさん公開されています． なんか企業が協賛して賞金が出たりもするみたいなんですが，とりあえずは練習用のデータというのがあるので，みてみます． Description - Titanic: Machine Lear
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
