こんにちは、みっちゃんです。 これまでの記事で、2回にわたって「決定木」について紹介してきました。- Yes/Noチャートを使ってデータを分類する【決定木】- データ読み込みから決定木の可視化まで解説【Pythonをつかいます】 今回の記事では、決定木によるデータ分類のための指標 […]
こんにちは、みっちゃんです。 最近では、スマートフォンを使っている人を見かける機会が増えました。 それもそのはず、総務省の調査によると、全体の60%以上の人がスマホをもつようになっています。 特に20代でスマホを持っている人の割合が高く、約95%に上っています。 その傾向と相まっ […]
こんにちは、みっちゃんです。 前回の記事で、「決定木」が私たちの身近なところで活用されていることを紹介しました。 今回は、実際に手持ちのデータ(Excel)から、決定木を作成して、可視化するまでの手順を、Pythonを用いて紹介します。 目次(まとめ)- エクセルで作ったデータ表 […]
こんにちは、みっちゃんです。 今回の記事では、「決定木」について紹介したいと思います。 (想定している読者)- 「決定木」という単語を初めて聞いたという方- 「決定木」の意義や使い方がわからない方- 「決定木」の書き方を知りたい方 目次(まとめ)- 決定木とは、Yes/Noチャー […]
こんにちは、みっちゃんです。 みなさん、インターネット上の情報をどのように収集していますか? 私は、日頃、Yahoo!ニュースをチェックする機会が多いのですが、インターネット上には非常に多くの情報があり、当然、Yahoo!ニュースだけをチェックすれば「すべてを知っている」というこ […]
こんにちは、みっちゃんです。 年末年始にかけて「新型コロナウイルス」に関するニュースが報道されています。 2020年1月24日に開催された国の会議の資料によると、新型コロナウイルスに関連した感染症の統計値として、中国では、571名の患者のうち17名の方が亡くなったこと、などが報告 […]
こんにちは、みっちゃんです。 わたしのブログは、WordPressというブログソフトウェアで執筆しています。 ブログを始めようとする方は、①ドメイン(住所)を取得→②サーバー(土地)を取得→③サーバーにWordPressをインストール、という手順が簡単だと思います。 今回の記事で […]
目次(まとめ) ◾️ Rを使えば、ヒートマップによるデータの可視化ができる ◾️ データに応じて、色分けを制御するオプションを変更する必要がある ◾️ ヒートマップのラベルの情報だけを取得すること […]
こんにちは、みっちゃんです。 みなさんは、グループごとに得られたデータの差に意味があるのか調べたい場合に、どのようなアプローチをとっていますか? 私は、そのような有意差検定を行う場合には、Rというソフトウェアを使って計算をしています。なぜなら、Rは統計解析用に開発されたものであり […]
こんにちは、みっちゃんです。 みなさんは、大量のデータが与えられた時、まずどのような分析をしますか? わたしは、データが多すぎると「データのグループ分け」をして、グループ単位で分析しています。 今回の記事では、データのグループ分けを行うための「クラスター分析」について紹介したいと […]
こんにちは、みっちゃんです。 これまでの記事で、異なるグループに属するデータを分けるための手法として、サポートベクトルマシン(SVM; Support Vector Machine)などを紹介してきました(こちらを参照)。 その際、基本を理解するという目的のため、「異なるグループ […]
こんにちは、みっちゃんです。 複雑なデータに出会った時、そのデータの解釈は十分にできていますか?複雑さを軽減するために、あらかじめ必要そうなものを自ら(恣意的に)選んだりしていないでしょうか? 今回の記事では、ビッグデータ解析の定番である「主成分分析」を紹介します。 「主成分分析 […]
こんにちは、みっちゃんです。 プログラミング初心者の方は「プログラム=複雑で良く分からん文章」というイメージを持っていらっしゃるかもしれませんが、全くそんなことはありません。 実は、たった3つの構造の組合せになっており、非常に論理的に書かれています(論理的でないと、コンピュータに […]
こんにちは、みっちゃんです。 私は、プログラミングを10年以上やっていますが、今回の記事では、Rubyの使い方を導入編として紹介したいと思います。 目次(まとめ)- Rubyとは日本人が開発したプログラミング言語です- プログラミング環境はMacOS上で整備しよう Rubyとは日 […]
こんにちは、みっちゃんです。 以前の記事で、ベイズの定理を紹介しました。簡単に振り返ると「ある原因が与えられたときの結果(条件付き確率)」の情報を用いて「ある結果が与えられた(得られた)ときの原因(事後確率)」を探るための重要な定理です。 今回の記事では、ベイズの定理を用いたデー […]
博士号を取得後、国内外の研究機関で研究者として勤務しました。
研究者の日常を交えながら、統計学、プログラミング、情報技術のトピックを中心に、「分かりやすく」をモットーに情報発信しています。
経験 プログラミング (10年以上:C, C++, Ruby, R, Python, Matlab, LaTeX)
資格 博士 / 基本情報処理技術者 / 統計検定2級 / 高校教諭免許(数学と情報)
趣味 野球 / 旅行 / 芸術鑑賞
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