租界〈Ｒ〉の門前にて
◇宣伝！— 三中信宏『みなか先生といっしょに 統計学の王国を歩いてみよう：情報の海と推論の山を越える翼をアナタに！』 2015年6月5日刊行，羊土社，東京，191 pp., 本体価格2,300円, ISBN:978-4-7581-2058-6 → 目次｜版元ページ｜コンパニオンサイト ◇連載〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉 羊土社から発行されている雑誌『実験医学』2014年2月号から隔月連載された〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉記事のオンライン版です． → オンライン連載トップページ 第1回 データ解析の第一歩は計算ではない（2014年2月号, pp. 442-447） 第2回 データの位置とばらつきを可視化しよう（2014年4月号, pp. 935-940） 第3回 データのふるまいをモデル化する（2014年6月号, pp. 1427-1433） 第4回 パラメトリック統計学への登り道〔1〕：ば
私訳「暫定的 NumPy チュートリアル」 - naoya_t@hatenablog
# 原文：http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial このチュートリアルを読む前に、Pythonについてちょっとは知っているべきだ。記憶をリフレッシュしたいと思うなら、Pythonチュートリアルを見てくるがいい。 このチュートリアルに出てくる例を試したいなら、あなたのPCに少なくとも Python NumPy はインストールされているべきで、他に入ってると便利なのは： ipython は拡張されたインタラクティブなPythonシェルで、NumPyの機能を探検するのにとても便利 matplotlib があると図表の描画が可能になる SciPy はNumPyの上で動く科学計算ルーチンを沢山用意してくれる 基礎 NumPy の主要なオブジェクトは、同じ型（普通は数）の要素のみから成り、正の整数のタプルで添字付けされた、均質なテーブル（というか多次元
民主主義の手段としてのオープンデータ
さとう・いちろう／国立情報学研究所・情報社会相関研究系教授。1991年慶応義塾大学理工学部電気工学科卒業。1996年同大学大学院理工学研究科計算機科学専攻後期博士課程修了。博士（工学）。1996年お茶の水女子大学理学部情報学科助手、1998年同大助教授、2001年国立情報学研究所助教授を経て、2006年から現職。また、総合研究大学院大学・複合科学研究科情報学専攻教授を兼任。 専門はミドルウェアやOSなどのシステムソフトウェア。 佐藤一郎のパースペクティブ 分散システムの研究を核としつつ、ユビキタス、ID、クラウド、ビッグデータといった進行形のテーマに対しても、国内外で精力的に発言を行っている気鋭のコンピュータ・サイエンス研究者が、社会、経済、テクノロジーの気になる動向について、日々の思索を綴る。 バックナンバー一覧 行政機関の方々と話をしていると、「国も地方自治体も金はないので、出せるのは
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
データ解析技術入門(Hadoop編)
Hadoop World 2011: The Powerful Marriage of R and Hadoop - David Champagne, R...Cloudera, Inc.
ミクの歌って覚える統計入門
VOCALOID 初音ミクの歌のパワーで、統計の基礎を楽しく学んじゃおう。 もうつまらない教科書はいらない！
統計学入門−目次
最終更新日：2022年08月24日 前口上へ 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
良書だと思う、色々な分野の統計本の紹介 - Interdisciplinary
メモがてら、これまで読んで解りやすかったり明瞭だと思った統計関連の本をご紹介します。精読はしていないけれどこれは良さそうだ、と思ったのも入れます。適当に分類して、カテゴリーごとに。 私自身も勉強中なので、これいいよ、というのがあれば教えてもらえれば幸い。 ※本の画像→説明文 という配置にしてあります ※上下巻ある場合には上巻のみリンクします 準備 少なくとも、中学生で習うくらいの数学は解っていないといかんともしがたいと思います。で、統計を勉強してみたい、でも数学は中学で挫折した、という私みたいな人間も多いだろうな、と。 方程式のはなし―式をたて解くテクニック 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 1977/09メディア: 単行本購入: 7人 クリック: 281回この商品を含むブログを見る関数のはなし〈上〉 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 201
Our Mobile Planet
モバイルユーザーについてもっと知りたくありませんか? Our Mobile Planet がお答えします。 40ヶ国におよぶスマートフォン利用の実態が分かります。また、モバイルユーザーについての深い洞察とモバイル戦略立案のためのデータの収集に役立つさまざまなチャートを自由に作ることができます。 グラフを作成
何月何日生まれが多いのか、一目でわかる誕生日チャート
何月何日生まれが多いのか、一目でわかる誕生日チャート2012.05.22 13:558,574 そうこ 夏、ダントツ多いな。 誕生日、それは特別な日。しかし、その日に生まれたのはあなただけではありません。世界中で何十何百何千という人がその1日を誕生日として共有しているわけです。では、何月何日生まれが多いのでしょうか？ この色チャートなら一目でわかります。色が濃いほどその日生まれが多いんです。 このチャートに使用されたデータは1972年から1999年までのもの。ここ最近10数年のデータははいっていません。これを見るといつ出産するのが人気なのかすぐわかりますね。9月がダントツです。冬の9ヶ月後。冬は寒くて外にでず、家でイチャついてばかりいるからでしょうかね。 あなたの誕生日はどうでした？ 珍しい日でしたか？ ※ 併せて以下記事を是非参考にしてみてくださいね。何でって？ みなさんのご想像にお任せ
Large Scale Data Mining of the Mobage Service - #PRMU 2011 #Mahout #Hadoop
Large Scale Data Mining of the Mobage Service - #PRMU 2011 #Mahout #Hadoop
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
More Data Mining with Weka MOOC - Material
スマホマーケットの概要と、�マーケティングの失敗例と改善 （アナリティクス アソシエーション 特別セミナー）
R統計解析入門： 決定木・回帰木 梶山 喜一郎
【小波の京女日記】(03-12[長年日記])
Excel 統計方法解説辞典