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データ解析・統計解析

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データ解析・統計解析に関する記事です。[New] 実業家としても有名な堀江貴文さん(ホリエモン)のメルマガ[Vol.359]における副業紹介において、このプログラム・コード販売・…
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[実行用プログラム公開] １０の回帰分析手法を一気に実行して結果を比較する！ダブルクロスバリデーションによる評価付き (MATLAB言語)

[New] 実業家としても有名な堀江貴文さん(ホリエモン)のメルマガ[Vol.359]における副業紹介において、このプログラム・コード販売が、なんと １番 に紹介され評価していただきました！こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/ 仕事や研究において、回帰分析をしたい方もいらっしゃると思います。でも、たくさん手法もあってどれを使えばよいか、迷いませんか？こっちの回帰分析手法のがよいのかな・・・、と考える人も多いはずです。 どんなと

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[実行用プログラム公開] コピペだけでKennard-Stoneアルゴリズムによりトレーニングサンプルとテストサンプルを選択する (Python言語)

こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/ 仕事や研究において、トレーニングサンプルとテストサンプルを手軽に選択したい方もいらっしゃると思います。Kennard-Stone(KS)アルゴリズムにより適切かつ簡単にサンプル選択する実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。 http://univprof.com/archives/16-06-22-4145563.html しかし、KSアルゴリズムはわかっても、実際にサンプル選択を

¥480
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[実行用プログラム公開] コピペだけでKennard-Stoneアルゴリズムによりトレーニングサンプルとテストサンプルを選択する (R言語)

こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/ 仕事や研究において、トレーニングサンプルとテストサンプルを手軽に選択したい方もいらっしゃると思います。Kennard-Stone(KS)アルゴリズムにより適切かつ簡単にサンプル選択する実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。 http://univprof.com/archives/16-06-22-4145563.html しかし、KSアルゴリズムはわかっても、実際にサンプル選択を

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[実行用プログラム公開] コピペだけでKennard-Stoneアルゴリズムによりトレーニングサンプルとテストサンプルを選択する (MATLAB言語)

こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/ 仕事や研究において、トレーニングサンプルとテストサンプルを手軽に選択したい方もいらっしゃると思います。Kennard-Stone(KS)アルゴリズムにより適切かつ簡単にサンプル選択する実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。 http://univprof.com/archives/16-06-22-4145563.html しかし、KSアルゴリズムはわかっても、実際にサンプル選択を

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[実行用プログラム公開] コピペだけで回帰分析に不要な説明変数(記述子・特徴量・入力変数)を簡単な方法で削除して変数選択する (Python言語)

こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/ 仕事や研究において、説明変数(記述子・特徴量・入力変数)を手軽に選択したい方もいらっしゃると思います。この適切かつ簡単に変数選択する実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。 http://univprof.com/archives/16-11-22-8587099.html しかし、変数選択のやり方はわかっても、実際に変数選択を実行できるとは限りません。プログラミングするには、いくつ

¥980
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[実行用プログラム公開] コピペだけで回帰分析に不要な説明変数(記述子・特徴量・入力変数)を簡単な方法で削除して変数選択する (R言語)

こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/ 仕事や研究において、説明変数(記述子・特徴量・入力変数)を手軽に選択したい方もいらっしゃると思います。適切かつ簡単に変数選択する実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。 http://univprof.com/archives/16-11-22-8587099.html しかし、変数選択のやり方はわかっても、実際に変数選択を実行できるとは限りません。プログラミングするには、いくつもの

¥980
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[実行用プログラム公開] コピペだけで回帰分析に不要な説明変数(記述子・特徴量・入力変数)を簡単な方法で削除して変数選択する (MATLAB言語)

こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/ 仕事や研究において、説明変数(記述子・特徴量・入力変数)を手軽に選択したい方もいらっしゃると思います。この適切かつ簡単に変数選択する実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。 http://univprof.com/archives/16-11-22-8587099.html しかし、変数選択のやり方はわかっても、実際に変数選択を実行できるとは限りません。プログラミングするには、いくつ

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データサイエンティストが快適にデータ分析・解析するために行っている３つの些細なこと

こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/ わたしはデータサイエンティストとして毎日データ分析・解析をしておりますので、快適にデータ解析・分析できる環境がとても大切になります。その環境をつくるために気をつけて行っていることが３つあります。どれもお金のかからない些細なことなのですが、日々、快適にデータ分析・解析するためにはとても重要です。 具体的な内容は有料とさせていただきます。内容は新しい情報にあわせてそのつど更新します。人気が出て

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モデルのメンテナンスが重要といえる３つの理由と、具体的なメンテナンス方法

こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/ データ分析・解析する人は、あるデータセットを準備したあとに、データセットの前処理をして、回帰分析手法とかクラス分類手法とかデータ分析・解析の目的に応じた手法を用いて、統計モデルをつくると思います。 実は、これがゴールではありません。もちろん構築されたモデルを使って、新しいサンプルの目的変数の値を推定することはできます。でも、モデルは使うだけでしょうか？家や車と一緒で、ちゃんとメンテナンスを

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回帰モデル・クラス分類モデルとか、線形モデル・非線形モデルとか以外のモデルの分類方法

こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/ 「モデル」の分け方ってどんなものがありますか？ 一番大きい分け方は、 1. 第一原理モデル (物理モデル・ホワイトボックスモデル) 2. 統計モデル (データベースモデル・ブラックボックスモデル) 3. ハイブリッドモデル (グレイボックスモデル) です。1. は理論的な背景・知識から方程式化されたモデル、2. はデータベースに基いて、統計手法・機械学習手法・ニューラルネットワークで構

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Generative Topographic Mapping (GTM) の進化する入門書・実践書・教科書（随時更新）

こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/ Generative Topographic Mapping (GTM) について網羅的に日本語で解説したものってないんですよね。というわけで、これはGTMの基礎から応用まで記載したはじめての入門書・実践書・教科書ということになります。 目次はこちらです。 1. GTMとは？2. GTMのアルゴリズムを数式で解説3. GTMの特徴4. GTMのハイパーパラメータの決め方それでははじめます

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【データサイエンティスト必見】データ解析をする人が効率的に進めるために必須なプログラム・コードは○○だった！

こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/ 大学教員でありデータサイエンティストでもあるわたしが、データ解析を行う上で必要なプログラム・コードについて説明します。 特にデータサイエンティストの方、いろいろな種類のデータセットを解析して面倒ではないですか？データセットは変わっても、行う解析内容はだいたい同じです。データセットを前処理して、見える化・可視化して、回帰分析だったらこれをして、クラス分類だったらこれをして、みたいな。ルーチン

¥180
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これからのデータサイエンティストの３つの役割、そしてその役割を適切に果たす方法

こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/ 最近、GoogleやMicrosoftやAmazonをはじめとしていろいろなところでデータ解析のプラットフォームが開発されていて、活用されつつあります。RやPythonなど、データ解析のやりやすいプログラミング言語が流行ってきて、その解説をする本・ブログが出回ったり、簡単にデータ解析するライブラリ・プログラムが普通にダウンロードできたりします。またディープラーニングがいろいろなところで応用さ

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