プログラミング、数学、その他にカテゴリ分けしてみました。【統計学】初めての「標準偏差」(統計学に挫折しないために)統計学に全く親しみがない方向けの標準偏差の解説です。Σ記号の説明から行います。統計学の基礎について講義スライドです。複雑怪奇な正規分布の数式の意味を読み解く正規分布の数式をよく見ると、この式に意味があることが見えてきます。カイ二乗分布の関係を可視化してみる。カイ二乗分布は正規分布と密接な関係があります。イメージをグラフで掴む統計学で最も重要な定理と言われる、中心極限定理とは何者かをグラフで解説します。【統計学】尤度って何?をグラフィカルに説明してみる。読み方も難しい尤度(ゆうど)について説明します。【統計学】ROC曲線とは何か、アニメーションで理解する。小難しい概念であるROC曲線についてアニメーションを交えて解説します。【統計学】Q-Qプロットの仕組みをアニメーションで理解する。小難しい概念であるQ-Qプロットの仕組みをアニメーションを用いて解説します。その1回帰分析で線を引くロジックがどのような仕組みなのかを解説します。その2回帰分析で線を引くロジックがどのような仕組みなのかを解説します。番外編1回帰分析で線を引くロジックがどのような仕組みなのかを解説します。モデル(GLMM)を理解するための可視化。分布が複数使われており複雑な一般化線形混合モデルをアニメーションを使って解説します。【統計学】【R】分位点回帰を使ってみる。平均ではなく分位点(75%分位点など)を使った回帰分析を紹介します。【統計学】外れ値があってもいい感じで回帰直線を引いてみる外れ値をうまく扱ってくれるRのライブラリの紹介です。【統計学】マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)によるサンプリングをアニメーションで解説してみる。MCMCの動作原理をアニメーションを用いて解説します。【統計学】ハミルトニアンモンテカルロ法をアニメーションで可視化して理解する。メトロポリスヘイスティング法を改良した、ハミルトニアンモンテカルロ法をアニメーションを用いて解説した記事です。dataset)同じくMCMCのライブラリStanを使ってみたデモンストレーションです。【統計学】MCMCサンプリングのMultiprocessing化MCMCサンプリングを並列化してマルチコアを有効活用するためのコードの解説です。主成分分析PCAを用いて手書き数字を分析する。その1手書き数字データセットで主成分分析をやってみます。主成分分析PCAを用いて手書き数字を分析する。その2手書き数字データセットで主成分文政をやってみます。状態空間モデルを推定するためのオンライン版MCMCであるパーティクルフィルタの仕組みについての解説です。pythonからdlmを呼び出して時変係数回帰モデルを実行する時間とともに回帰係数が変化していくようなモデルを状態空間モデルで表現したものです。ARMAモデルをひたすらプロットして傾向をつかむ。時系列モデルARMAのパラメーターとグラフの形状の関係性をプロットして感覚をつかもうという記事です。混合ガウス分布を題材に、EMアルゴリズムという機械学習界隈では有名なアルゴリズムを丁寧に解説します。EMアルゴリズム徹底解説(おまけ)〜MAP推定の場合〜上記の解説に加え、MAP推定の適用方法について少し解説します。アニメーションで解説します。【機械学習】LPノルムってなんだっけ?一見何者かわからないLPノルムを図示することで理解を試みます。w/Titanicデータセット)地味ですが、モデルの性能をきちんと測ることが重要です。その比率こちらも地味ですが、ブートストラップサンプリングの裏にネイピア数$e$が潜んでいたという興味深い話です。Divergenceの導出カルバックライブラーダイバージェンスの確率モデルに多変量正規分布を適用した場合の計算の詳細について解説しています。その1みなさんよく使う手書き数字のデータセットMNISTで遊んでみる記事です。その2(識別する)テンプレートマッチング法で手書き文字を識別してみます。method(k最近傍法)を自力でpythonで書いて、手書き数字の認識をするもっと性能の良い方法k近傍法を使って手書き文字を識別してみます。フレームワークChainerを試しながら解説してみる。Networkを使って手書き文字の識別を行います。【ディープラーニング】ChainerでAutoencoderを試して結果を可視化してみる。DeepLearningで使用されるAutoEncoderが何者かを図示して理解を試みます。Autoencoder(VAE)について詳細に解説してみました。NotebookでSparkを起動させてMLlibを試すSparkの機械学習ライブラリMLlibを使うための環境設定です。MLlibをPythonで動かしてレコメンデーションしてみるMLlibを使ってレコメンデーションを行ってみます。Newsの記事をMLlibのトピックモデル(LDA)でクラスタリングする。こちらも話題のトピックモデルをMLlibで試してみます。1章」ネイマンピアソンの補題の式の行間を埋めてみる異常検知本の数式の行間を埋めてみました。1の図をPythonで描いてみる。異常検知本の理解の向上のために、グラフを書いてみました。Rの密度比推定パッケージdensratioをPythonから利用するPythonからRのパッケージを呼び出すrpy2をつかってRの密度比推定パッケージdensratioを使って異常検知をしてみました。Lassoは精度行列の事前分布にラプラス分布を設定した多変量正規分布であるということをStanで確かめてみるという記事です。機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会スライドまとめ機械学習の勉強会で使われたスライド集です。APIを呼び出してデータを保存してみます。その2取得したTwitterデータからスパムを分離します。その3ある日を境にツイート数が増えた訳を分析してみます。スタバTwitterデータ位置情報のビジュアライゼーションと分析Twitterにひそむ位置情報の視覚化を行います。使って感情の分析を試みます。世界で最も影響力のある100人の技術系ツイッターユーザー情報をpythonで取得する。スクレイピングの習作です。(随時更新)私がよく使うPythonの小技を便利帳として貯めています。私がよく使う手法、アニメーションを生成するための設定方法です。ndarray動画の加工をする手順について解説します。Learningにかけてその結果をさらに動画でアウトプットするときなどに利用します。【Python】matplotlibによるグラフ描画時のColormapのカスタマイズグラフの色を絶妙に調整したいときの小技です。Notebook上で試すための方法の解説です。Cloudで文章の単語出現頻度を可視化する。[Python]ある文章に多く表示される単語を一目で理解できるようにする手法の解説です。OSX向け)新しいタイプのデータベースグラフデータベースを試してみました。JupyterでJuliaを動かして回帰分析をやってみる。話題のプログラミング言語Juliaでインストールから回帰分析を実行できるまでを解説しました。その1内積は計算はできるけど、絵的なイメージがすぐに思い浮かばない方もいるのではないでしょうか。この記事はグラフィカルに内積を理解するための解説です。ベクトルとは何かを可視化してみる固有値、固有ベクトルもやはり絵的なイメージがつかみにくいという方もいらっしゃるのではないでしょうか。これもアニメーション多用して解説を試みてみた記事です。関するイェンセン(Jensen)の不等式がグラフィカルにどう理解できるかを表してみた記事です。ピザで理解する分数の割り算の意味ちょっとした小ネタです・・・、が結構お気に入りです。今までの投稿記事のまとめと分析やってみた。古いのですが、自分が書いた記事をデータ分析してみました。けん@kenmatsu4会社員です。データ解析的なことや、統計学的なこと、機械学習などについて書いています。upLoginユーザーは見つかりませんでした。