機械学習

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[自在]「機械学習&Python」と「時系列分析&R」

年明けから「機械学習&Python」をやっていたのだが、段々と関心が「時系列分析&R」に移ってきた。 時系列分析もRよりPythonの方が今後の伸びは大きそう。特に時系列データの扱いは、RよりPandasの方がダウンサンプリングとか便利そう
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[自在]次元の呪いと球面集中現象

PRML(パターン認識と機械学習)を読んでいて、高次元になると低次元の常識が通じなくなる事例として、「高次元では球のほとんどの体積は表面に近い薄皮部に集中している!」と書かれているのだけど、最初まったく理解できなかった。 「なにそれ?メロ
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[自在]今年はPRML「パターン認識と機械学習」とPythonから始めてみるか

手を出そうかどうしようか悩んでいたPRML「パターン認識と機械学習」に、年も明けたことだし挑戦してみることに。 「統計的学習の基礎(EoSL)」も翻訳されたことだし、どちらに手を出すか迷ったが、PRMLの方がネットでの情報が多そうなので、こ
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[自在]統計学や機械学習にとって最も重要なのは検証すべき仮説である。

統計学とか機械学習とかマスターしたいなと思いつつ、ぼちぼちと学習しているのだが、ふと思ったのだが、一番重要なのは「何を分析したいか?」ではないだろうか。 かつて大和総研のクオンツチームが、「サザエさんの視聴率と株価は逆相関の関係がある」とい
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[自在]機械学習をイラストで解説するってのは難しいね。

機械学習を学ぼうと思い、PRML「パターン認識と機械学習(上・下)」を読もうと思ったのだが、読めない可能性も高いし値段も高いので、少し簡単そうな機械学習の本を探してみた。 イラストで解説している機械学習の本があり、PRMLの前に読むと良いと
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