Clojure/Incanter/clj-mlでデータマイニング入門 - あんちべ！
概要 Clojureでデータマイニングに必要な各手法を解説する記事です。 本記事を読むと、全くClojureを知らない方でも データ抽出・集計 可視化 機械学習（決定木、ランダムフォレスト、k-meansクラスタリング) をClojureで実行できるようになります。 はじめに ClojureとはJVM上で動く（つまりOSを問わず沢山の環境で動く上に Java資産をそのまま使える）Lisp系の言語です。 Clojureではデータマイニングを行う際、 Incanterとclj-mlという2つの便利なツールがあります。 Incanterは統計処理用の専門ライブラリで、 単体で様々な統計分析を行ったり集計を便利にしたりする機能が沢山用意されています。 clj-mlはwekaという機械学習系のツールをClojureで簡単に使えるようにしたラッパーで、 決定木やランダムフォレストなどの分類器や 各種ク
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
Web系女子がLispと出会って統計学に目覚めるまでのお話 - あんちべ！
こんにちは！今年の春からWeb系企業でHTML/CSSデザイナーとして働きだしたキラキラ女子（を目指してる）のあんちべ（23）です！よろしくお願いします！私は普段自社のWebサービスのCSSなどを書いている*1のですが、最近データマイニングに興味を持ち始め、データを分析して、自社サービスの売り上げ改善に貢献したいなーと思うようになりました！でも。。。私は文系出身で統計学とか全然わからない*2し、プログラミングも得意じゃない*3し、高価な統計解析ソフトを買うのも辛いです。。。無い無い尽くしですね＞＜；！そんな私に救いの手が！インストール作業不要で、便利な統計処理機能が色々あって、しかも無料という素晴らしいソフト*4を発見しました！その名も"Incanter"です！なんでも、 Lispっていう古くから使われてきた実績のあるプログラミング言語で動いてて、Lispの文法でどんな処理をすればよいかを
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