「Statistics | 統計」カテゴリーの記事一覧

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。 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。 今回の記事では、統計学を勉強するにしろ、機械学習を勉強するにしろ、避けては通れない重要な定理「ベイズの定理」を紹介します。 目次（まとめ）- 私たちの身近で活躍しているベイズの定理- ベイズの定理を使って、発熱からインフルエンザを予測する- 参考文献 […]

こんにちは、みっちゃんです。 今日は、「次元」という概念、また、「次元」を落としてデータを判別する技術である「正準判別」について紹介したいと思います。 目次（まとめ）- わたしたちの生活は高次元データで特徴づけられている- 高次元データを低次元データで表現するための次元圧縮- 正 […]

最近、いろいろなデータが観測され、その重要性が注目されています。例えば、Amazonで花子さんがパソコンを購入すると、「花子さんがパソコンを購入した」というデータをAmazonが取得します。このようなデータは、Amazonにとって、ビジネスを展開する上で貴重なものです。このような […]

この記事では、機械学習入門シリーズとして、サポートベクトルマシンを簡単に紹介したいと思います。 目次（まとめ） ◾️ サポートベクトルマシンとは、異なるグループのデータを判別する機械学習モデルの1つ ◾️最適な判別モデルは、 […]