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G検定

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2020年11月の記事一覧

G検定 コサイン類似度

株式会社リュディアです。今回はコサイン類似度についてまとめてみたいと思います。コサイン距離とも言われます

まずベクトルの内積から始めてます。高校の授業で習う2つの2次元ベクトルの内積は覚えてますか?2 つの 2 次元ベクトルを以下のように定義します。

この 2つのベクトルの内積は以下のように計算できましたね。

2つのベクトルの内積は2つのベクトルの大きさの掛け算と2つのベクトルのなす角をθと

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G検定 自動運転レベル3が市販車で実用化

株式会社リュディアです。2020年11月12日付けのニュースで自動運転のレベル3 が世界初の認可とありました。

株式会社リュディアでも以前に自動車の自動運転についてまとめました。

この記事の中で以下のようにまとめをしています。

2020年8月段階ではレベル3が実用レベルに入りつつ、レベル4は実験レベルと考えればよいと思います。

それが2020年度中に実用レベルに入りつつどころか市販される予

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G検定 2020 #3 を受験される皆様へ

株式会社リュディアです。今日はG検定 2020 #3 実施日ですね。

もともと当社従業員が 2020 #2 を受験し合格したのをきっかけに note に対策記事をまとめ始めました。地味な記事なのですが受験をされる方に少しでも役に立つようにと考えて続けてきました。

実際に自分たちで勉強していてわかりにくい箇所やポイントになりそうな箇所をまとめてきたつもりです。内容が怪しい箇所もありますし、厳密に

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G検定 k-近傍法とk-平均法

株式会社リュディアです。G検定対策として混乱しやすい k nearest neighbor (k 近傍法)と k-means(k 平均法)についてまとめてみます。

いずれも機械学習の1手法です。k がついているので混乱しますが k は単に k 個を意味するものです。混乱しやすい、ということは G検定でも問われることが多いので区別できるようにしておいてください。

k近傍法(k nearest n

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記述統計と推測統計

株式会社リュディアです。今回は記述統計と推測統計についてまとめてみます。G検定の頻出問題の 1 つです。

統計学を大まかに 2つにわけた場合にどのように分類できるか?という考え方です。分類方法によっては記述統計、推測統計、ベイス統計と 3 分類することもありますが今回は記述統計と推測統計の 2 分類で考えてみましょう。

いつものようにまず一言で感覚的にまとめててみます。記述統計とは既に得られた

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G検定 クラス分類とクラスタリング

株式会社リュディアです。今回は機械学習の手法であるクラスタリング (Clustering) とクラス分類 (classification) の違いについてまとめてみたいと思います。

用語だけ見てると似てますよね。似てる、ということはG検定でも問われる可能性が高いということです。しっかりと区別できるようにしましょう。用語からもわかるように、どちらもデータを分類する、という観点から違いはありません。

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G検定 SVM / サポートベクターマシン

株式会社リュディアです。今回はサポートベクターマシン (SVM : Support Vector Machine) についてまとめてみたいと思います。

G検定公式テキストにも書かれているように「SVMは高度な数学的理論に支えられ、ディープラーニングが考えられる以前は機械学習で最も人気のある手法の 1 つ」でした。

G検定対策としては以下の内容を理解しておけば 十分です。

各データ点との距離が

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代表値といろいろな平均

株式会社リュディアです。今回は具体的なG検定対策ではないですが、代表値といろいろな平均についてまとめてみたいと思います。データサイエンスや統計学は機械学習の勉強をする上で非常に重要な分野です。基本的な用語はしっかりと身につけておいてください。

最初に代表値と平均値についてまとめます。あるデータの集まりに対して代表値を考えることがあります。日常生活では平均値を考えることが多いのですが代表値には平均

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G検定 予測結果の評価尺度 #3

株式会社リュディアです。G検定対策として機械学習の評価尺度についてまとめたいと思います。予測結果の評価尺度 #1 、予測結果の評価尺度 #2 の続きです。

今回は複数の性能指標を組み合わせて計算する指標の 1 つである F値 (F-measure) についてまとめてみます。結論から記載すると F値は再現率と適合率の調和平均です。私たちが日常的に使う平均は算術平均と呼ばれるものですがここでは調和平

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