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タグ 主成分分析

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機械学習概論~ディープラーニングGAN、本格的に学べる全20時間の大学講義が無償公開:気になるニュース&ネット記事 - @IT

2019/10/02 このエントリーをはてなブックマークに追加 135 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip GaN 大学講義 k-means 無償公開 CNN

気になるニュース&ネット記事:機械学習概論~ディープラーニングGAN、本格的に学べる全20時間の大学講義が無償公開 機械学習概論、単回帰、重回帰から、k-means、主成分分析、ニュートラルネットワーク、CNN/RNN/GANまで、全20回の講義概要と目次を紹介。本稿独自に考察した、難易度や前提知識、お勧めの学習方法、... 続きを読む

アイドル市場における「BABYMETAL」のポジショニングを主成分分析で検証する【最終回】 (1/3):MarkeZine(マーケジン)

2015/02/05 このエントリーをはてなブックマークに追加 45 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip MarkeZine BABYMETAL ポジショニング 所長

国内外で一大旋風を巻き起こした異色のアイドルグループ「BABYMETAL」。今回は、アルバムランキングと検索、ソーシャルだけでなく、その世界観がどんな要素から成り立っているのかも含めて分析したいと思います! ヘヴィメタルで世界をひとつにする、BABYMETALを分析します  こんにちは、ロックオン マーケティングメトリックス研究所 所長の豊澤です。2015年を迎えて、今年注目を集めそうなアイドルの... 続きを読む

O'Reilly Japan - word2vecによる自然言語処理

2014/05/16 このエントリーをはてなブックマークに追加 186 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip word2vec O'Reilly Japan コーパス

Tomas Mikolovらによって提案されたニューラルネットワーク(CBOW, Skip-gram)のオープンソース実装word2vecについて、基本的な使い方を体験し、さらにその仕組みを学ぶ書籍です。 基本的な使い方から、自分の好きなコーパスの作り方、登場の背景、仕組み、さらには応用例や弱点についてもコンパクトなボリュームで概観できます。付録にはword2vecの出力結果を主成分分析を使って可... 続きを読む

C++で統計解析 - sfchaos blog

2014/01/13 このエントリーをはてなブックマークに追加 31 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 統計解析 線形回帰 C++ 分散 一口

先月開催されたJapan.R 2013の懇親会で,「C++で統計解析を行うための良いライブラリは?」という話がありました. 統計解析と一口に言っても結構広いので,ここでは以下の4つのカテゴリ 記述統計量(最大値,最小値,平均値,分散等)統計的検定(t検定,χ2乗検定等) 多変量解析(線形回帰,一般化線形モデル,判別分析,主成分分析,因子分析等)機械学習(サポートベクタマシン,ランダムフォレスト等)... 続きを読む

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 - 道玄坂で働くデータサイエンティストのブログ

2013/06/10 このエントリーをはてなブックマークに追加 1092 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 道玄坂 データサイエンティスト SVM クラスタリング 統計学

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。 回帰分析 独立性の検定 主成分分析・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... 続きを読む

主成分分析が簡単にできるサイトを作った - ほくそ笑む

2012/01/06 このエントリーをはてなブックマークに追加 442 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Iris Data 本年 統計言語 手法

あけましておめでとうございます。本年もよろしくお願いいたします。主成分分析さて、昨年の終わりごろから、私は仕事で主成分分析を行っています。主成分分析というのは、多次元のデータを情報量をなるべく落とさずに低次元に要約する手法のことです。主成分分析は統計言語 R で簡単にできます。例として iris データで実行してみましょう。 data(iris) data iris[1:4] prcomp.obj... 続きを読む

新・企業力ランキング トップ2000社 ――多様な財務指標からわかった会社の“実力”(1) | 経営実務 | 投資・経済・ビジネスの東洋経済オンライン

2011/12/11 このエントリーをはてなブックマークに追加 113 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 財務指標 得点 実力 経営実務 相対評価

新・企業力ランキング トップ2000社 ――多様な財務指標からわかった会社の“実力”(1) - 11/12/12 | 00:00 東洋経済が毎年作成している「新・企業力ランキング」は財務面での企業の真の力を探るものだ。評価は成長性、収益性、安全性、規模の4つのカテゴリーを掲げ、20評価項目の財務データを多変量解析の「主成分分析」で相対評価を行った。さらに、それぞれの得点を合計して総合ランキングを作... 続きを読む

Rで多変量解析(一般化線形モデル)〜タイタニックのデータも分析しました〜 - Issei’s Analysis 〜おとうさんの解析日記〜

2011/06/11 このエントリーをはてなブックマークに追加 56 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 重回帰 タイタニック 手法 Issei’s Analysis

今回は多変量解析についてです。その前にそもそもですが、「多変量解析」という言葉は様々な意味で使えるので、なるべく使うのを止めましょう。私が経験してきた中で、このような意味で使われていました。重回帰、一般線形モデル一般化線形モデル変数選択(ステップワイズ法)変数縮小(主成分分析) どの手法も目的がまったく違っています。「多変量解析をやりたいのですが、、、」と相談されると、こちらとしては「多変量解析」... 続きを読む

第11回R勉強会@東京(Tokyo.R#11)を開催しました。 - yokkunsの日記

2011/01/30 このエントリーをはてなブックマークに追加 15 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 因子分析 yokkuns データサイエンス 脳内メーカー 日記

第11回R勉強会@東京(Tokyo.R#11)を開催しました! Rによるデータサイエンス第Ⅱ部 第6章 自己組織化マップ発表者 : @bob3bob3さんTokyo r 11_self_organizing_mapView more presentations from Bob#3. 要は、脳内メーカー(?) 大規模データ向け 主成分分析や因子分析に比べて、何が変わってくるのかが良く分からない g... 続きを読む

 
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