R for Data Science
This is the website for the first edition of “R for Data Science”, published January 2017. This book is now out-of-date and instead we recommend the 2nd edition at http://r4ds.hadley.nz/ which was published in June 2023. R4DS teaches you how to do data science with R: You’ll learn how to get your data into R, get it into the most useful structure, transform it, visualise it and model it. In this b
統計学の代表的な手法を実践する (2) 〜 ロジスティック回帰 - Qiita
昨日の続きで統計学の実践的な手法を追っていきます。今日はロジスティック回帰についてです。 参考文献 書籍をお持ちの方は最強である p189 実践編 p221 あたりを参照してください。 (後者のほうが詳しいです) またロジスティック回帰の説明としては 概要については ロジスティック回帰の考え方・使い方 - TokyoR #33 http://www.slideshare.net/horihorio/tokyo-r33-logi 説明については ロジスティック回帰と変数選択 (三重大学・奥村先生) http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/140921.html また実務における例としては 回帰分析とその応用③ ～ロジスティック回帰分析 http://www.gixo.jp/blog/2492 マーケターのためのデータマイニング・ヒッチハイクガイド 第
13分でわかるロジスティック回帰 - Qiita
本記事では、こちらのサイト を参考にロジスティック回帰(Logistic regression)による分類問題の解き方を説明します。 ロジスティック回帰とは（２値分類版） 入力 $x \in \mathbb{R}^n$ を二つのクラスに分類する問題は、入力 $x$ を出力 $y \in \{0,1\}$ に割り当てる問題だととらえることが出来ます。ロジスティック回帰では 入力が$x$のときに出力が $y=1$ となる確率 $p(y=1\ |\ x; \theta)$ を次のように定義します。 p(y=1\ |\ x; \theta) := \frac{1}{1+\mathrm{e}^{-\theta \cdot \tilde{x}}}\\ ただし、\theta \in \mathbb{R}^{n+1},\ \tilde{x} := \left(\begin{array}{cc}1\\ x\
アナリティクス｜日本｜日本テラデータ｜ブログ
公益財団法人金融情報システムセンター（FISC）が作成している「金融機関等コンピュータシステムの安全対策基準・解説書」は、金融機関等の自主基準として昭和60 年に策定されて以来、社会情勢の変化に対応して継続的に改訂が行なわれ、金融機関等の情報システム安全対策のデファクトスタ...
フリーソフトウェア「KH Coder」を使った計量テキスト分析 ―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで― #TokyoWebmining 41st
2014年12月20日の勉強会「第41回 データマイニング+WEB ＠東京 (#TokyoWebmining 41st )」で発表させていただく内容です。 KH Coderとはテキストマイニング（内容分析）のためのフリーソフトウェアです。内部では茶筌・MeCab＋MySQL＋Rを利用しており、これらのツールの機能を統合するためにPerlを使っています。 当日はアンケート自由回答の分析事例を通じて、KH Coderの分析機能をご紹介します。また、非常に手軽なマウス操作でそうした分析が可能なことを、実際にソフトを動かしてのデモからご覧いただきます。加えて、ごくわずかなPerlとRのコードを書くことで、新たな分析機能を追加したり、分析を自動化したりできる、プラグイン機構についてお話しいたします。
KH Coder 2 チュートリアル（スライド版）
フリーソフトウェア「KH Coder」を使った計量テキスト分析 ―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで― #TokyoWebmining 41stkhcoder
「稲田朋美」とは何だったのか？もてはやされた「保守政治家」の凋落（後藤 和智） @gendai_biz
テキストマイニングで見るその役割 それでは、稲田氏の言論はどのように変容していったのでしょうか。 本節では、それをテキストマイニングと呼ばれる手法で読み解いていきます。テキストマイニングとは、文章を単語などの形態素に分解して、それで得られたデータをもとに分析を行う手法です。 今回は、稲田氏が『正論』と『WiLL』、及び他のメジャーな月刊誌である『諸君！』『Voice』『文藝春秋』に寄稿した文章を対象に分析を行います（短い身辺雑記的エッセイは除く。なお、なおテキストデータについては、筆者自身が国会図書館から取り寄せた記事のコピーを自身でOCRにかけたものを使用している。英単語は全角・小文字に変換。形態素解析に用いたのは付録に提示する辞書を用いたMeCab）。 対象としたのは次の記事です。 この中で、記事を以下の時期に分けてみました。 時期1：政治家になる前 時期2：政治家になった後の小泉政権
機械学習に使える、オープンデータ一覧 ※随時更新 - Beginning AI
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine Machine Learning Repository カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがMachine Learning用のデータ・セットなので、かなりオススメ。 UCI Machine Learning Repository かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
上田データマイニング塾
お気軽に「質問箱」 Peing-質問箱-： https://peing.net/ja/manab7 匿名で質問できる「Peing-質問箱-」。※ ご質問・回答は公開されます。 「データマイン君」提供終了のお知らせ 上田太一郎先生による当時の著書やセミナー・研修等でご案内・提供していたExcel用アドインプログラム「データマイン君」を、これまでご用命ならびにご利用くださいまして、まことにありがとうございました。 「データマイン君」の配布から、20年余りが経ちました。 この間にExcelのバージョンが進んだことで、アドイン接続が正常にできなくなる報告も頂戴しております。 またアドイン接続できても、データマイン君の一機能「顔グラフ」について、正しく表示されない現象も報告されておりました（VBAの仕様変更等のため）。 「データマイン君」の改修は行われません。 そこで株式会社メディアチャンネル様で、
Data Mining Lab.
「データサイエンス研究センター」は、文部科学省平成26年度～30年度「私立大学戦略的研究基盤形成支援事業」に採択されました。 「プロセスイノベーター育成プログラムの開発」は、 文部科学省平成20年度「産学連携による実践型人材育成事業」に採択されました。 DMラボでは、データマイニングにおける先進的な研究拠点として、基礎技術開発、アプリケーション、プロセス開発および実践を行っています。その成果として開発されたアプリケーションは、さまざまな業界の企業で広く採用され、優れた成果をあげています。 2009年度からは、これまでの豊富な研究実績を生かし、さらにデータマイニングの応用範囲を広げた「データマイニングのビジネス応用のための実践科学アプローチ」に取り組み、データマイニングのマーケティング応用の領域における「世界トップレベルの研究拠点形成」の実現をめざしています。
データアーカイブ
ここで紹介するデータは，著書などに用いたデータです．自由にダウンロードして使ってください． ただし，私の分析結果と違った結果が得られた場合は，その内容を連絡ください． 私自身，統計の学習にExcelを後いることに懐疑的です．大学でExcelを用いるのは単に， 優秀な商用統計ソフトを用いたいが値段が高いという金銭的な理由からExcelを用いているのではないでしょうか．機能限定版ですがJMP（http://www.jmp.com/japan/news/bluebacks.shtml）のような商用統計ソフトを用いる方ががはるかに知的生産性があがります． ただ，データの配布としてはExcelを用いる方が良いと考えています． （1）「学生の生活実態調査」 このデータは，当時青山学院大学国際政治経済学部の高森寛先生が作成したデータです．『統計処理エッセンシャル』(丸善)で，SASの解説に用いました．（
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http://pepper.is.sci.toho-u.ac.jp/index.php?plugin=attach&refer=%A5%CE%A1%BC%A5%C8%2F%A5%C6%A5%AD%A5%B9%A5%C8%A5%DE%A5%A4%A5%CB%A5%F3%A5%B0%2FKHCoder&openfile=khcoder_tutorial.pdf
http://www2u.biglobe.ne.jp/~kihachi/txtmin/p2.htm
フジミック
http://www.doyukan.co.jp/kigyou/datama/datama.01.pdf
データマイニングの宝箱
日本IBM
http://www.bb.wakwak.com/~bird/statistics/
http://www.i.kyushu-u.ac.jp/~j-abe/kenkyu/link/
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