医療職からデータサイエンティストへスマートフォン用の表示で見る医療職からデータサイエンティストへ統計学、機械学習に関する記事をまとめています。Python機械学習モデルは、統計モデルよりも予測に長けた手法であり、皆様もご存知の通り様々な場面で用いられています。Pythonk-means(k平均法)は教師なし学習の中でもとても有名なアルゴリズムの一つです。顧客のデータから顧客を購買傾向によってグループ分けしたり、商品の特性からいくつかのグループに分けたりと使用法は様々です。Rディープラーニングは言わずもがな、機械学習の世界では名実ともにエースと呼んでいいほど有名なアルゴリズムです。人間の脳を模倣していると聞くと、なんだかSFの世界を想像しますが、実は案外簡単なアルゴリズムで成り立っています。R前回は機械学習において最も基本的なアルゴリズムである最急降下法を使って、重回帰モデルを作成しました。今回は、最急降下法とロジスティック回帰モデルを使って機械学習の醍醐味である分類問題を扱っていきたいを思います。R機械学習の教師あり学習の中でも、重回帰モデルはとても有名です。統計学でも有名なこのモデルですが、機械学習では、最急降下法というもっとも基本的かつ、重要なアルゴリズムを使ってパラメーターを求めることができます。ベイズベイズとは条件付き確率を表すのにとても有用な概念で、統計学だけでなく機械学習にも応用されています。データの変数が多い時に、出来るだけ情報を減らさずに、次元を圧縮するテクニックとして用いられます。前回はR関数を実行して、抽出されたサンプルから母集団の確率密度を推定しました。今回は、Rの関数を使わずにカーネル密度推定を行いたいと思います。出来るだけグラフィカルにまとめてみます。機械学習ヒストグラムから確率密度分布を知りたいと思い、調べているとカーネル密度推定なるものがあるようです。調べてみたのですが....よく分からん。Rで実行しながら、学んでいきます。今回は以下のようなデータセットを使って、回帰直線を求めていきます。今回は、分類問題を学んでいてどうやら大きく分けて三つのアプローチがあるらしいと言うことで、その特徴を具体例を混じえてまとめてみます。そもそも分類問題とは、例えば身長データから男女を分類するであったり、メールに書いてある単語...リンゴで理解する分類問題~生成モデル、識別モデル、識別関数って何ですか?~2018-12-23リンゴで理解する条件付き期待値とは~パターン認識と機械学習~機械学習パターン認識と機械学習第1章条件付き期待値についてまとめます。条件付き期待値とは、ある条件のもとで期待される値のことを指します(そのままですね...)。Rパターン認識と機械学習の第1章多項式曲線フィッティングについてまとめます。多項式曲線フィッティングは、目的変数にうまくフィットするような線形モデルを作成します。今回はsin関数を多項式フィッティングしていきます。はてなブログPro大学院で疫学統計を学んでいます。データサイエンティストを目指して、初心者目線から統計学、機械学習など学んだことをまとめていきます。パッケージ{prophet}を使って、ブログアクセス数を予測する。medi_data0826スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。