Rを使っての重回帰分析をggplotで図示しながらやる - みずぎわブログ
手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニングの勉強第2回 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング 作者: 尾崎隆出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/08/22メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る ggplotと格闘しつつ，きれいな図を作りながら勉強したのでその記録を残す． 今回は4章の重回帰分析を行った． 回帰分析 目的変数を説明変数で説明できるモデルを推定すること 例： アイスクリームの売上(目的変数) と 気温(説明変数) y_i = \beta_0 + \beta{1i} x{1i} + \beta{2i} x{2i} + \cdots + \beta{ni} x{ni} + \epsilon_i y : 目的変数 x : 説明変数 \beta : 偏回帰係数(説明変数の重み) n: n番目の説明変数 i:
ブラウザ上でデータ分析が出来る！Clojure/Gorilla入門 - あんちべ！
概要 この記事は、Gorillaという ブラウザ上でClojureという言語を利用出来るライブラリを利用し、 ブラウザ上でデータ分析環境を構築するための入門記事です。 Clojureの事前知識は一切不要で、 ClojureやGorillaのインストールから、ブラウザ上で各種手法を コピペだけで実践出来るになるまでを説明しています。 なお、各種分析手法の詳細には言及しておりません。 とにかくGorillaを動かす 「説明は良いから、とにかく動かしたい」 という方向けに要点だけ説明します。 leiningenをインストールし、作業フォルダにてlein new gorillaでプロジェクトを作り、 生成されたgoraillaフォルダ直下にあるproject.cljに下記をコピペし保存、 lein gorillaと打ち込み、少し待つと Running at http://localhost:XXX
統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！
本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
データマイニングで理想の彼女をGetだぜ！ - 発声練習
ある国際会議のkeynote Speechの中で紹介されていた話。非常に面白かった。 Wired: How a Math Genius Hacked OkCupid to Find True Love 「いまどきの若い男は、なんでもコンピュータか！」とか思われるかもしれないけど、何をしたのかを読んでみると「これって、単なるナンパの方が楽だったんじゃないか？」と思わされる。 登場人物のスペック この人の経歴がアメリカ的。 名前：Chris McKinlay (35歳） 経歴 2001年：Middlebury College を卒業。専攻は中国語 同年：世界貿易センターで中国語から英語への翻訳のアルバイト。アルバイトを辞めた5週間後に9・11。 〜2002年：その後、友達に誘われて、an offshoot of MIT’s famed professional blackjack team に
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
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