ikuty.comSnowflakeはS3, Blob, GCSを外部ステージとして設定し、データをロードする機能を備えています。...
ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター(CODH)
ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター（Center for Open Data in the Humanities / CODH）は、情報学・統計学の最新技術を用いて人文学資料（史料）を分析する「データ駆動型人文学」や、人文学研究の成果に基づき構築したデータセットを超学際的に活用する「人文学ビッグデータ」など、オープンサイエンス時代の新しい人文学研究を展開します。[もっと詳しく..][CODHパンフレット..] 重要なお知らせ 2023-11-02 歴史×技術の出会いの場として、第1回ヒストリーテック勉強会を11月22日にオンラインで開催します。参加無料です。 2023-10-18 歴史的地名の「行政区画変遷」を大規模オープンデータ化～『日本歴史地名大系』を平凡社地図出版との協働により機械可読データとして強化～ >> お知らせ一覧 X (Twitter) - Timeline
【無料】データサイエンス入門:機械学習編全35回まとめと目次
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． (追記)動画版も公開しました！全38時間の3部作という超大作です 【日本一の高評価】機械学習超入門講座(前編&後編)を公開しました!! 【ついに3部完結】機械学習超入門講座の本番編を公開しました!! いやーついに長かったデータサイエンス入門機械学習編35回分の記事を書き終えました！！ 本記事はそのまとめです．目次として使ってください． 目次 線形回帰 第1回: 機械学習とは？なにをしているのか？ 第2回: 線形回帰の損失関数をわかりやすく解説 第3回: 最急降下法を図と数式で理解する(超重要) 第4回: 正規方程式を完全解説(導出あり) 第5回: scikit-learnを使って線形回帰モデルを構築する 第6回: 線形回帰の係数の解釈の仕方(p値) 評価 第7回: (超重要)過学習と汎化性能を理解する(
[確率思考の戦略論] 1.確率理論の導入とプレファレンスの数学的説明
import numpy as np import scipy from scipy.stats import binom %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'svg' import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns print("numpy version :", np.__version__) print("matplotlib version :", matplotlib.__version__) print("sns version :",sns.__version__) numpy version : 1.18.1 matplotlib version : 2.2.2 sns version : 0.8.1
![[確率思考の戦略論] 1.確率理論の導入とプレファレンスの数学的説明](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1c2288eb344765bc26ac66fb71d3ea3b95ee9641/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwayama.io%2Fimages%2Favatar.webp){kind=avatar}
数学とプログラミングの勉強を開始して、何度も挫折して今に至る軌跡を晒す
2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。 衝動的に数学を学び直すことにした。 若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。 というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。 数学というか統計かな。 統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。 一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、 「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？」 くらいの理解だった。 で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。 あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。 そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。 みんな数学とかプログ
データラーニングギルド
データラーニングギルドは、新しい時代に適した「ニュースタンダードな専門家コミュニティ」を目指して設立されました。データサイエンティストを始めとした専門職は技術の移り変わりが激しく、旧来の会社型の組織だけではキャリアの形成が困難な状況になって来ています。また、1社に所属する働き方から複数社に所属する働き方に変わり、複数の会社、個人間のコラボレーションが重要な時代に突入して来ています。 そんな世の中では、個人が複数の組織に属し、特定の目的に沿ってコラボレーションを支援するような、個々人が有機的に結合するための仕組みや環境が必要なのではないでしょうか？ 個人が複数のコミュニティに所属しながら、コミュニティ内部で、コミュニティ間をつなぎながら価値を生み出していくことが今後重要になって来ると考えた代表の村上が、新しい時代の働き方のモデルケースを作るべく立ち上げたコミュニティ、それがデータラーニングギ
シグマアイ-仕事で使える統計を-
SiGmA EyEでは、普通のサラリーマンの方々が使えるようにつまづき易い標準偏差や検定などの知識をわかりやすく紹介していきます。
『Rによる原因を推論する』
久米ゼミにようこそ！ 久米郁男ゼミにようこそ．これから皆さんは，因果推論の方法を2年間みっちり学びます．久米ゼミでは，因果推論のツールとして主に計量分析を利用します．計量分析のためには，数多くの統計解析を行ってくれる統計ソフトウェアを使いこなせることが不可欠です．本書は，『原因を推論する』で提示されるフレームワークに添いながら，Rというプログラミング言語による初歩的な計量分析を実践的に解説することを目的とします． 2年間，因果推論と計量分析をまじめに学べば，あなたの市場価値は飛躍的に高まるはずです．その第一歩を確実に踏み出しましょう．努力は実らないこともありますが，実るまで努力すれば1の確率で実ります．ともに原因を推論する旅に出ましょう！
Logics of Blue
はじめてきた方はサイト案内やサイトマップをご覧ください。 管理人Twitter始めました。一部のコードはGitHubで管理するようにしました。 プライバシーポリシーはこちらです。 ★2022年度の統計学の講義資料はこちらから閲覧できます。 ●書籍情報：Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 [第2版] 書籍のサポートページはこちらです(サンプルコードやデータもこちらです)。 ●書籍情報：意思決定分析と予測の活用 基礎理論からPython実装まで 書籍のサポートページはこちらです(サンプルコードやデータもこちらです)。 ●書籍情報：R言語ではじめるプログラミングとデータ分析 書籍のサポートページはこちらです(サンプルコードやデータもこちらです)。 ●書籍情報：RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入 書籍のサポートページはこちらです(サンプルコードやデータもこちらで
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統計学