Kaggleを用いた学習ツールについて 学習目的の設定（どんなスキルを身につけたいのか） コンペの選択（そのスキルを身につけることができるコンペはどれか 難易度が低いコンペの特徴 ・テーブルの個数が少ない ・データ量が少ない ・参加者が多い 環境準備 コンペの推進と技術調査（この段階で調査した技術について、レポートにまとめる） 振り返り（資料にコンペのソリューションをまとめてSNSに投稿、試そうと思ったアイデアは全て書いておく） 機械学習の進め方 ベースライン作
4月に入社し、もう少しで2ヶ月経ち新人研修が終わろうとしている。 振り返ると 同期に恵まれ、充実した研修期間であったと同時に自分の能力不足を強く自覚させられる期間でもあった。 周りの新入社員は旧帝大院卒や早慶が大半を占め、肩書きだけで圧倒されることも少なくなかった。 そんな中で感じた「社会人としての基礎能力」4つについてまとめる。 ①PCスキル（タイピング、PowerPoint、Excel等） 入社後すぐ感じたことが、PCスキルの差。PowerPointで資料を作成する
有限母集団修正有限母集団修正（FPC）は、非復元抽出における分散の推定値を修正し、より正確な推定を可能にするために使用されます。FPCは、母集団の大きさ$${N}$$とサンプルサイズ$${n}$$の関係を考慮して計算されます。 有限母集団修正は以下の式で表されます。 $$ Var(\bar{x}_{norep})=\frac{N-n}{N-1}Var(\bar{x}_{rep}) $$ $${Var(\bar{x}_{norep})}$$は非復元抽出におけるサンプル平均
のすけです。 統計学の勉強をしていると回帰分析という手法に出会います。その結果を見る際に、色々と解釈が必要ですよね。 今回は回帰係数のp値ってどんな意味があるかについて、解説していきます。 回帰分析結果にあるp値とは回帰係数のp値とは、線形モデルにおける個々の係数が統計的に優位であるかを判断するための評価値です。 これにより、回帰係数が予測に影響を与えているのかどうか、それは偶然ではないかということを判断します。 p値というくらいなので、背後では検定が行われています。 以降
４月から就職。 もちろん、プログラミングやデータサイエンスなど仕事のための知恵を身につけることは非常に重要なことですが、経済的自立を踏まえてお金についてちゃんと学ぶべきだと思いました。 少し勉強すると、知らないとやばい。。。ってことがたくさんあったので重要だと思ったことをいくつか共有したいと思います。 また、僕は完全な初心者なのでここにある情報を鵜呑みにせず、自ら責任を持って検討してみてください。 貯金する手取りの割合僕は最低手取りの10~15%を貯金する予定です。 手取り
勉強してきた内容を振り返りつつ、これから何を学ぶかについての考えをまとめる。 この半年〜1年間、本格的にデータサイエンス分野の勉強をしてきた。 大学1~3年生の間は数学や統計について学んでいたが、理論だけの授業にあまり興味を持てなかった。特に目指すものもなく、授業の単位は割と真面目に取っていたが、「将来に向けた取り組み」という観点ではもっと有意義な時間にできたと思う。 そんな中で、大学4年の初期に統計・多変量解析分野の研究に出会えたことは本当に幸運だった。 研究テーマは比
のすけです。田舎から東京へ片道1時間半の通学がもうそろそろ終わる。最近は、卒論を書きながら統計や機械学習について自分でちょっと学んでいます。 就職先も決まり、来年からは東京の企業で社会人スタート。 そしてやっと一人暮らし。「電車からの解放」 大学時代はお金もなく、バイトは極力したくなかったので通学を頑張ってました。 そんなわけで いい感じの物件でも探してみよ と思い立ちまして、会社の近くの物件データを分析することに。 物件の条件8万円以下（いろいろと事情がありまして・・
1年以上前になるが映画「ゆるキャン△」を見に行った時の感想を書こうと思う。 4年前くらいにアニメでどハマりし、その影響もあってしばらく行っていなかったキャンプにも定期的にいくようになった。 今ではマイベストアニメになりつつある。 正直、女子高生が淡々とアウトドアをする日常系アニメを映画でどう表現するのかすごく気になっていた。 率直な感想として、癒された。 アニメのほのぼのとした雰囲気を映画館で贅沢に味わうことができた。 作画に関しては、自然の風景がリアルだがアニメの
