基本統計学(著:宮川公男)を読んだ・機械学習以前に必須な統計学基礎 - A Day in the Life

今年から機械学習を学び始めて、最初の6ヶ月ぐらいはいわゆる機械学習の書籍を読んで学んでいた。回帰・分類といった基本的な教師あり学習、クラスタリングや時限削減といった教師なし学習、結果の見方や整ったデータがある場合の処理方法、ニューラルネットワークのパーセプトロン、全層結合、CNN、 RNNといった簡単なものを1からの実装したり、TensorFlow(Keras)を使ってのモデル作成など。いわゆる抽象化されたライブラリがある物は使いながら、何が問題を解くための最適なモデルなのかを考え適用していた。 しかしながら、実務では必要なモデルを作る以前に、まずデータを見て考えることが必要になる。探索的データ分析(EDA)の解説は、初心者には「データから何がわかるか」（そもそもの前提としてそのような知識がある）をすっ飛ばして、相関が〜とか分布が〜という所の説明になるので、なんとなくEDAっぽいことは出来