データ解析・統計解析

[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的な線形判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) (R言語)

仕事や研究において、クラス分類を行うために線形判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) をする方もいらっしゃいます。LDAの実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。しかし、LDAのやり方はわかっても、実際にLDAができるようになるわけではありません。ネットや本でLDAのプログラミングを説明しているものはありますが、データの読み込み方とか結果の出し方とか、他にも調べてやらなくちゃいけないこと、多いんですよね・・・。手間と時間がかかり

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[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的な多次元尺度構成法(Multi Dimensional Scaling, MDS) (R言語)

[New] 実業家として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、データセットを見える化・可視化するため、多次元尺度構成法(Multi Dimensional Scaling, MDS)を使う方もいらっしゃいます。MDSを実用的かつ実践的に行う方法につ

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[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的な多次元尺度構成法(Multi Dimensional Scaling, MDS) (Python言語)

[New] 実業家として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、データセットを見える化・可視化するため、多次元尺度構成法(Multi Dimensional Scaling, MDS)を使う方もいらっしゃいます。MDSを実用的かつ実践的に行う方法につ

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[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的なLabel Spreading(LS)とサポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)とを組み合わせた半教師あり学習[多クラス分類にも対応) (Python言語)

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[プログラム・コード公開] コピペだけで１１の見える化・可視化手法を一気に実行して結果を比較する！ (R言語)

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[プログラム・コード公開] コピペだけで１１の見える化・可視化手法を一気に実行して結果を比較する！ (Python言語)

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データ解析・プログラムのサイトを運営するにあたって

===お客様の声===■回帰分析やクラス分類など、すぐに自分の持っているデータを解析できて、とても役立っています。(NISHIKAWA 様) ■本当にデータを準備するだけでプログラムを実行できて驚いています。質問にも丁寧に解答していただき感謝しています。手法の勉強やプログラミングの勉強にもなりました。(KITANO 様) ■データごとにどの手法がベストか分からないないため悩んでいましたが、いろいろな手法を一緒に比較できてとても満足しています。(NAKAI 様) ====

[プログラム・コード公開] コピペだけで１５の変数選択手法を一気に実行して結果を比較する！ (R言語)

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[プログラム・コード公開] コピペだけで１２の変数選択手法を一気に実行して結果を比較する！ (Python言語)

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[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的なk最近傍法(k-Nearest Neighbors, kNN)による回帰分析(Python言語)

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[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的なk最近傍法(k-Nearest Neighbors, kNN)によるクラス分類(Python言語)

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[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的なk最近傍法(k-Nearest Neighbors, kNN)によるクラス分類(R言語)

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[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的なk最近傍法(k-Nearest Neighbors, kNN)によるクラス分類(MATLAB言語)

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[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的な二次判別分析(Quadratic Discriminant Analysis, QDA) (Python言語)

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