2016年11月5日 / 最終更新日時 : 2018年3月26日 馬場真哉 機械学習 Rによる機械学習:caretパッケージの使い方 この記事では、R言語を使って機械学習法を効率的に実装することのできるパッケージ「caret」について説明します。 ニューラルネットワークにSVM、ランダムフォレストに勾配ブースティング……。機械学習には実に様々な手法があ […]
2016年10月23日 / 最終更新日時 : 2018年4月25日 馬場真哉 時系列分析 カオス時系列の基礎とニューラルネットワーク ランダムなノイズが一切ないのにかかわらず不規則な変動を示すデータのことを「カオス」と呼びます。 ここではカオスの特徴を簡単に説明したうえで、カオスかカオスでないかの判別の方法を記します。 最後に、線形な時系列モデルである […]
2016年10月16日 / 最終更新日時 : 2017年7月26日 馬場真哉 機械学習 機械学習とは何か 新規作成:2016年10月16日 最終更新:2016年11月03日 機械学習とは、次にどのようなデータが来るのかを、決まった手順を踏んで予測する技術、あるいは手法のことです。 機械学習の良いところは、予測のための「手順」 […]
2016年9月20日 / 最終更新日時 : 2019年1月8日 馬場真哉 書評 ベイズ統計学の文献(追記あり) 新規作成:2016年9月20日 最終更新:2018年01月8日 ちょっとした規模の本屋さんに行くと、ベイズ統計学の書籍の量と種類に圧倒されるかも知れません。それほど多くのベイズ関連の書籍が出版され、私たちはそのどれでも読 […]
2016年5月14日 / 最終更新日時 : 2019年3月19日 馬場真哉 理論から始める確率・統計 統計的仮説検定の基礎 統計的仮説検定とは、標本を使って、母集団に関する判断を下す手法だといえます。 今回は、ある特定の確率分布に、データが「従っていない」ことを(少し遠回しに)判断することを試みます。 例えば、手持ちのデータの期待値が0ではな […]
2016年5月14日 / 最終更新日時 : 2019年3月19日 馬場真哉 理論から始める確率・統計 推定の基礎 データから確率分布を推定するのが、統計解析の第一歩です。 確率分布を推定するためには、例えば正規分布だと、期待値と分散という2つのパラメタを推定できれば良いのでした。 期待値くらい簡単に計算できそうですが、ここではもう少 […]
2016年5月14日 / 最終更新日時 : 2019年3月19日 馬場真哉 理論から始める確率・統計 確率密度関数と正規分布 ここでは統計学の難所、確率密度関数について説明します。 確率密度関数の意味と使い方をぜひ学んでください。 目次 1.確率密度関数とは何か 2.なぜ確率密度関数が必要か 補足:確率と確率密度 3.正規分布 4 […]
2016年5月14日 / 最終更新日時 : 2017年8月27日 馬場真哉 理論から始める確率・統計 確率分布と確率変数の基礎 新規作成:2016年5月14日 最終更新:2017年4月16日 ここでは、統計学の肝となる「確率分布」について説明します。 統計学という学問は確率分布なしには存在しえません。 確率分布は、データが得られるプロセスの代わり […]
2016年5月14日 / 最終更新日時 : 2019年3月19日 馬場真哉 理論から始める確率・統計 記述統計の基礎 本格的に確率・統計を学ぶ前に、まずは基礎体力をつけます。 ここでは、記述統計と呼ばれる「データの集計方法を学ぶ学問」について説明します。 この記事を読めば、平均値と期待値の違い、分散や普遍分散、標準偏差、標準誤差の意味が […]
2016年5月14日 / 最終更新日時 : 2019年3月19日 馬場真哉 理論から始める確率・統計 統計学はどのような考え方で問題を解決するか 統計学とは「手持ちのデータを分析して、まだ手に入れていないデータについて議論する方法を学ぶ学問」です。 ここでは、統計学がどのようにして、まだ手に入れていないデータについて議論するのかを説明します。 (2019年3月19 […]