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Label Propagation(LP)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)

[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、より精度・性能の高いクラス分類モデルを構築するため、教師ありデータだけでなく教師なしデータも活用して、半教師あり学習によりクラス分類をする方もいらっしゃいます。Label Propaga

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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] コピペだけで実用的かつ実践的なサポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)＋One-Class SVM(OCSVM) (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、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)でクラス分類をして、さらにそのクラス分類結果の信頼性を検証するためにOne-Class Support V

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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サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)＋One-Class SVM(OCSVM) (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Kernel Principal Component Analysis(KPCA)→多クラス分類サポートベクターマシン(Multiclass Support Vector Machine, MSVM)

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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Generative Topographic Mapping(GTM)→多クラス分類サポートベクターマシン(Multiclass Support Vector Machine, MSVM)

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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自己組織化写像(Self-Organizing Map, SOM)→多クラス分類サポートベクターマシン(Multiclass Support Vector Machine, MSVM)

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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Kernel Principal Component Analysis(KPCA)→サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)

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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自己組織化写像(Self-Organizing Map, SOM)→サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)

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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教師あり自己組織化写像(Self-Organizing Map, SOM)によるクラス分類(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、データの見える化・可視化とクラス分類と同時に行うために、教師あり自己組織化写像(Self-Organizing Map, SOM)によるクラス分類をする方もいらっしゃいます。シンプルかつ

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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二次判別分析(Quadratic Discriminant Analysis, QDA) (MATLAB言語)

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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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【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

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#クラス分類

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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

[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サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)＋One-Class SVM(OCSVM) (Python言語)

[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サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)＋One-Class SVM(OCSVM) (R言語)

[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Kernel Principal Component Analysis(KPCA)→多クラス分類サポートベクターマシン(Multiclass Support Vector Machine, MSVM)

[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Generative Topographic Mapping(GTM)→多クラス分類サポートベクターマシン(Multiclass Support Vector Machine, MSVM)

[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自己組織化写像(Self-Organizing Map, SOM)→多クラス分類サポートベクターマシン(Multiclass Support Vector Machine, MSVM)

[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Kernel Principal Component Analysis(KPCA)→サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)

[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自己組織化写像(Self-Organizing Map, SOM)→サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)

[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教師あり自己組織化写像(Self-Organizing Map, SOM)によるクラス分類(R言語)

[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) (MATLAB言語)

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

【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！