初心者でも簡単に分析出来る！～データ分析×サッカー～ | Sigma IT
■スポーツの世界でもデータ分析が重要視される時代に こんにちは、Buntaです。データや数字を分析し、経営の意思決定を行うことはビジネスの世界では必須となりつつありますが、スポーツの世界でもデータ分析が重要視されていますよね。 「マネーボール」という映画をご存知でしょうか。 2011年に公開された映画で、当時は弱小チームであったアスレチックスが緻密なデータ分析を行い、力強いチームへ成長するいうストーリーです。「セイバーメトリクス」と呼ばれる選手の評価や戦略をデータで分析する手法を用い、経営危機に瀕した球団を再建する姿を映し出しています。 当時はデータ分析は目新しいものとして世間を驚かせましたが、現在ではサッカーの試合を見ていても、リアルタイムで選手の走行距離が分かり、また、プレーエリアについてもヒートマップで可視化出来るようになりました。 ■データを活用してサッカーの試合のスコアをデ
【サッカー】ポアソン分布を使ってtoto予想してみた。 - 実験スピリッツ
あらゆるスポーツはデータ分析によって評価されています。今回はサッカーです。 調べてみた結果、試合のゴール数はポアソン分布（正規分布）に従うと仮定できるそうで、簡単そうなのでやってみます。 ※かなり前に実験してみた結果なので、その辺はご容赦下さい。 ポアソン分布とは ポアソン分布は平均値を変数として使用することで、ある事象が起こる確率を求めることができます。 今回の場合、λに平均得点、kに得点の０点～３点を代入します。 例えば、２０１５年サンフレッチェ広島は1ゲームあたり平均2.03ゴールを得点する可能性があります。この情報をポアソン方程式に当てはめると、広島が試合で0ゴールになる確率は13%、1ゴールは27%、2ゴールは27%、3ゴールは18%になります。簡単ですね。 しかしながら、サッカーは対戦相手あってのものです。単純に、これをそのまま利用するのは適切ではありません。 検証する対象試合
バルセロナ対策は原則から ディアゴナーレ、スカラトゥーラ、「ギャップ」を駆使すればOKだ | ＊ 紅きダニューブ | スポーツナビ＋
失われた流れを求めて † ぼんやりとサッカー温故知新 ： ：E-mailはhttp://ports0.blog9.fc2.com/のヘッダ部分からお願いします 2011年02月08日 バルセロナ対策は原則から ディアゴナーレ、スカラトゥーラ、「ギャップ」を駆使すればOKだ もうどうにも止まらなそうなバルサのメッシ。先日ハットトリックを喫したアトレチコ・マドリーは、ただただ不運、天災にあったようなもの…、と思いきや、実はそうでもないらしいです。前回図解した事例では、アトレティコ側のポジショニングが少しまずかったとのご指摘コメントをいただきました。 前回記事の事例を素材に、イタリアの理論的な常識、ディアゴナーレ、スカラトゥーラといったコペルトゥーラ戦術を当てはめてみましょう。ま、しかし、それを理解できてないかもしれません
統計学・機械学習でよく使われる数学記号リスト（主に自分用） - About connecting the dots.
統計学とか機械学習周りの本を読んでいると，何の説明もなくややこしい数学記号が出てきて，そういえばこれはなんだっただろう？ と途方に暮れてしまうことが少なくないので，自分用にまとめなおしてみました，というのが今回のエントリ．あくまで自分用なので，全部の数学記号を扱ってるわけではありません*1． 代数学 記号 意味 用例 用例の意味 備考 総和 要するに足し算 総乗 要するにかけ算 クロネッカーのデルタ i=jなら1，それ以外なら0 要するにブーリアン条件 ナブラ *2 3次元ベクトルの微分 要するに各要素の微分 ラプラシアン 3次元ベクトルの2階微分 要するに各要素の2階微分 下限 のとき与式は0になる との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 上限 との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 関数値が最大となるような定義域の元の集合 を最大にするような がの下にくる場合も
kaggleで予測モデルを構築してみた (2) - Rで機械学習パッケージをまとめて試してみる - About connecting the dots.
ということで，引き続き入手したデータをRStudioに読み込んで予測モデルを試すところに進みたいと思います． データ読み込み RStudioでのデータ読み込みは簡単で，下の図のように画面右上部分のボタンを押してファイルを読み出せば，csvファイルを普通に読み込んでくれると思います． データファイル自体は文字コードがShift-JISでWindows用なので，Macの人は文字コードをUTF8，改行コードをLFにしておくとよいと思います．文字コードと改行コードの変更は，CotEditorでもダウンロードしてcsvファイルを開いけば，上のメニューに文字コード改行コードがあるので，それを変更して保存すればOKです． もちろんコマンドでファイルを開くこともできます．こんな感じですね．今回はテストなので，訓練データをそのままテストデータに使います． # データの読み込み train <- read.t
NumpyとScipy
Numpy Scipy 1 / 18 Numpy Scipy SciPy NumPy (Numerical Python) NumPy ⊂ SciPy numpy , scipy scipy , numpy , , numpy, scipy scipy 2 / 18 & � 1 $ sudo apt-get install python-numpy python-scipy 2 $ python 3 ... 4 >>> import numpy 5 >>> numpy.array([2,0,1,4]) 6 array([2, 0, 1, 4]) 3 / 18 import 1: � 1 >>> import numpy 2 >>> numpy.array([2,0,1,4]) # numpy. 2: � 1 >>> from numpy import * 2 >>> array([2,0,
Pythonで書ける便利な書き方を紹介します。 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 今日はPythonにおける便利記法を書いてみます。 他の言語しか使ったこと無い人もぜひ ※1/25間違いかと思われる箇所の加筆修正を実施 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） zip（同時に２つのオブジェクトでループ） yield（途中で一旦返す） for-else（forで途中で停止しない場合の条件） リスト内包表記 Collections Counter default dict（辞書のデフォルト値設定） Sort（ソート） sorted if文の書き方 Fileに関する処理（with） in（オブジェクトに存在しているかどうか） 関数について 返り値を複数返す。 関数のオブジェクト化 参考文献 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） enu
スマートウォッチの加速度計データとニューラルネットワークを利用してヨガのポーズを区別できるか？ - higepon blog
Rebuild: Aftershow 126: Everything Except Mayonnaise (higepon)で紹介したプロジェクト。Machine Learning | Coursera で機械学習のクラスを修了した。理解を確認するために小さなプロジェクトを作っていたので紹介。実用性はいまのところない。 まとめ Pebble Time Round（スマートウォッチ）の加速度系データ (x, y, z) を入力にしてヨガのポーズを区別できるようになるか試してみた Supervised Learning なので training/test/validation set データを手動で作成 Hidden layer 1 つのニューラルネットワークで学習させた ヨガ以外の活動（徒歩、スマホをいじってる）、Downward dog ポーズ、Warrior 2 ポーズの 3 つをある程
#CookpadTechConf 2016で「Railsアプリ開発環境の高速化」について話した - k0kubun's blog
クックパッドの社員が発表するCookpad TechConfというイベントの第一回が今日行われ、「Railsアプリ開発環境の高速化」というテーマで話してきた。 開発環境の改善について 僕が技術部に入る前、サービス開発をやる中で一番不満だったのが開発環境のパフォーマンスだったので、技術部に配属されたころからこの仕事をやりたいと思っていた。 今回は先輩方が既に行っていた開発環境のパフォーマンスチューニング - クックパッド開発者ブログの一部を紹介しつつ、その続きとして自分がやってきたことを発表した。 業務で出した成果のうちいままで外部で発表したのはbyebugの高速化くらいだったので、普段僕がどんな仕事をやっているのか紹介する良い機会になった。 発表内容の補足 思ったより15分の枠で話せたことが少なかったので、発表内で話し足りなかったことについて書く。 libsassおすすめです 急いでて全然
cloud-initのデフォルト挙動を徹底的に調べてまとめてみた -結果ソースコードを読んだ- | DevelopersIO
コンニチハ、千葉です。 AWSを利用していればcloud-initをご存知の方が多いと思います。ただ、「cloud.cfg上から説明して！」とか言われたら困ると思います。 なにせ、ぐぐってもあまり情報がありません。公式のドキュメントを読んでも設定方法やモジュール名は書いているのですがモジュールがデフォルトでどんな挙動するのか読み取れませんでした。なので、ソースコード(主にコメントw)頑張って読んでまとめました。 初期構築等で設定だけしたいのであれば、このページを見ればいけると思います。 cloud-initの実行タイミング ふわっと、初回起動みたいに覚えている方もいると思います。実際には初回起動以外にも実行タイミングがあります。 一生に？1回だけ実行されるもの インスタンスごとに実行されるもの(AMI作成し、そこからインスタンスを作成した時) 起動時に毎回実行されるもの ソースで、「fre
NIPS2015読み会 (2016/01/20 14:00〜)
概要 機械学習の国際会議NIPS 2015 (2015年12/7-12、カナダ・モントリオール) の論文を読んで紹介する会です（写真は会議HPから） ニコ生配信URL http://live.nicovideo.jp/watch/lv249544940 会場案内 開催会場は株式会社ドワンゴ セミナールーム（銀座松竹スクエア 13F）です。※歌舞伎座タワーではありませんのでご注意ください!! アクセスマップ 東京メトロ 日比谷線・都営地下鉄 浅草線 「東銀座駅」 5番出口より徒歩3分 東京メトロ 有楽町線 「新富町駅」 徒歩6分 株式会社ドワンゴ様にこの場を借りてお礼申し上げます 会場注意 無線LANと電源はありますが、電源は床埋込み式で Macのアダプタが刺さりません 。電源タップをご持参ください。 飲食物は持ち込めます。 スケジュール 開場 1:30 論文読み会 2:00-6:40 発表
2016年センター試験 数学I・数学Ａの解説ページを作成しました | 今日も8時間睡眠
先日行われた、2016年センター試験の数学I・数学Ａの解説を作成しました。受験生のみなさま、どうぞご利用ください。 センター試験 数学I・数学A 2016年度 第1問 [1] 解説センター試験 数学I・数学A 2016年度 第1問 [2] 解説センター試験 数学I・数学A 2016年度 第1問 [3] 解説センター試験 数学I・数学A 2016年度 第2問 [1] 解説センター試験 数学I・数学A 2016年度 第2問 [2] 解説センター試験 数学I・数学A 2016年度 第2問 [3] 解説センター試験 数学I・数学A 2016年度 第3問 解説センター試験 数学I・数学A 2016年度 第4問 解説センター試験 数学I・数学A 2016年度 第5問 解説 [2016/2/21 追記] 以前は当サイト内で公開していましたが、別サイトを作ってそちらに移管しました。
Broken Linux Performance Tools 2016
Broken benchmarks, misleading metrics, and terrible tools. This talk will help you navigate the treacherous waters of Linux performance tools, touring common problems with system tools, metrics, statistics, visualizations, measurement overhead, and benchmarks. You might discover that tools you have been using for years, are in fact, misleading, dangerous, or broken. The speaker, Brendan Gregg, has
Electron + Travis で楽々ビルド・リリースする最強のデスクトップアプリ開発 - Qiita
この記事は古いです。 ぼくが考えた最強のデスクトップアプリ開発環境 Web技術でデスクトップアプリ書いて push するだけの環境を作る。 主に利用するのは Electron + Travis + GitHub の3つ。 Electron でデスクトップアプリ書いて、push するだけでビルドしてリリースまで完結するデスクトップアプリ開発ができる。 もっと簡単に言うと 「ローカルで開発→push」 だけで GitHub Release に自動でリリースできる。 アプリのビルド自体もTravis内で行えるため、開発環境のOSに依存しない開発が可能。 以下は OS X 環境を前提として説明するが、クロスプラットフォームのためのビルドはTravis内で行うため OS は何でも良い。 念のため各種サービス・フレームワークの説明 簡単に説明すると以下。どれもすごく便利。 Electron: みんな大
DDD Alliance! ドメイン駆動設計のためのオブジェクト指向入門に参加してきた - はむはむエンジニアぶろぐ
2016年1月21日に開催されたドメイン駆動設計のためのオブジェクト指向入門に参加してきました。 その時のスライドがこちら ドメイン駆動設計のためのオブジェクト指向入門 from 増田 亨 www.slideshare.net 発表内容のメモを残しておく 私のDDDに対する解釈が、混じったメモになります。 DDDは、インクリメンタルな設計である。 ドメインに対する理解(ベース)をもとに、オブジェクト指向で表現する。 ドメインモデルとは、ドメインの知識を鋭く解説する。 ドキュメントで、長ったらしく解説するより語彙が大事。 モデルと実装は結びつけろ。 開発の生産性 変更容易性 が、もたらされる。 日常で使われる言葉をコードで体現する。 ドメインを分析する人と実装する人が別れてはいけない。 ドメインを分析する人がコードを書き、コードを書く人が、ドメインを分析する。 クラスを作るためには、分析が必
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
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
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サッカーのブログ:守備戦術
After received SIGHUP, log message is printed twice when --log_config is not specified · Issue #962 · jubatus/jubatus
GitHub - tkm2261/TokyoWebmining_40_tkm2261
さくらのシンプル監視でWi-Fiの死活監視をしてみた wakate2016w LT
Jubatusコード規約