Fitbitから取得した心拍データで時系列の異常検知を試してみる - About connecting the dots.

2016/10/19 185 users Fitbit 検知 時系列 ディ 異常検知

2016 - 10 - 19 Fitbitから取得した心拍データで時系列の異常検知を試してみる 井出先生の「異常検知と変化検知」を読んで，自分でも試してみたいと思ったんですが，あいにくちょうどいい時系列データが手元にないなーと思ってました．そんな折，データサイエンスLT祭りの発表の中に，Fitbitデータを可視化するものがあって *1 ，これはちょうどいいということで試してみましたよというていのエ... 続きを読む

勾配ブースティングについてざっくりと説明する - About connecting the dots.

2015/04/28 98 users 勾配ブースティング xgboost 文献 英語文献 従来

2015-04-28 勾配ブースティングについてざっくりと説明する 最近xgboostがだいぶ流行っているわけですけど，これはGradient Boosting（勾配ブースティング）の高速なC++実装です．従来使われてたgbtより10倍高速らしいです．そんなxgboostを使うにあたって，はてどういう理屈で動いているものだろうと思っていろいろ文献を読んだのですが，日本語はおろか，英語文献でもそんな... 続きを読む

中古マンション売買データを分析してみた(4) - 完成系の階層モデルと駅ブランド力の可視化 - About connecting the dots.

2014/11/17 90 users エントリ 可視化 完成系 半年 2014-11-17

2014-11-17 中古マンション売買データを分析してみた(4) - 完成系の階層モデルと駅ブランド力の可視化 半年ぐらいウダウダやってましたが，今回が最終回です．自分としては満足のいく階層モデルに仕上がり，可視化までたどり着きました．ということでこれまでのエントリを別ページにまとめておきます．中古マンション売買データを分析してみた - シリーズ目次 - About connecting the... 続きを読む

非負値行列因子分解（NMF）によるレコメンドのちょっとした例 - About connecting the dots.

2014/08/23 77 users NMF レコメンド 非負値行列因子分解 協調フィルタリング

2014-08-23 非負値行列因子分解（NMF）によるレコメンドのちょっとした例 最近線形代数についていろいろ読みなおしたりしてるのですが，その一環でレコメンドアルゴリズムについていくつか試してみたので，それを解説します．順序としては，基本の協調フィルタリング（ユーザベースド，アイテムベースド）→特異値分解（SVD）→非負値行列因子分解（NMF）になります． 基本的な考え方 ここで取り扱うのは，... 続きを読む

Amazonのレコメンドメールの送信パターンについて調べてみた - About connecting the dots.

2014/01/04 50 users レコメンドメール Amazon レコメンド 本年 衰退期

2014-01-04 Amazonのレコメンドメールの送信パターンについて調べてみた 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します．データサイエンティストは既に衰退期に入っているみたいですが，変わらず淡々とやるべきことをやっていきたいと思います．ここ2年くらい真面目に働くようになった所為で，Amazonでものを買う機会が飛躍的に増えたんですが*1，それとともにAmazonのレコメンド... 続きを読む