はじめに
データ分析系、特に数学理論の説明のまとめがない！
皆数学でつまづく事が多いので、何とかして欲しい！
Team AI勉強会での皆さんの声に応えるべく、
Qiitaを中心にいいね！が沢山ついている記事を項目別にキュレーションしました。
是非皆さんのフィードバックをコメント欄にお書きください。
また、この解説記事も分かりやすかったから載せて！という情報もコメントに残して頂けると嬉しいです。Let's enjoy data science together!
#データ可視化
- matplotlib
- 棒グラフ
- 折れ線グラフ
- 散布図
データ可視化チートシート
http://qiita.com/m_mizutani/items/26971c29fa990617a935
データ可視化の実践者が共有すべき知識
http://qiita.com/keiono/items/2dd8228c88abcc4db0b0
Data Visualization Advent Calendar 2014
http://qiita.com/advent-calendar/2014/dataviz
#線形代数
- ベクトル
- 行列
[線形代数の基礎 行列]
(http://qiita.com/nognog/items/c5e635e8d248db028537)
[線形代数の基礎 行列]
(http://qiita.com/nognog/items/38f9ad43769835c03801)
#統計
- 代表値
- 散らばり
- 相関
- シンプソンのパラドクス
- 相関関係と因果関係
(良質な記事募集中=>コメント欄で情報ください)
#確率
- 従属と独立
- 条件付き確率
- ベイズの定理
- 確率変数
- 連続確率分布
- 正規分布
- 中心極限定理
(良質な記事募集中=>コメント欄で情報ください)
#仮説と推定
- 統計的仮説検定
- 信頼区間
- ベイズ推定
(良質な記事募集中=>コメント欄で情報ください)
#勾配下降法
- 考え方
- 評価
- 確率的勾配下降法
(良質な記事募集中=>コメント欄で情報ください)
#機械学習
- モデリング
- コンセプト
- 過学習と未学習
- 特徴抽出と特徴選択
機械学習をはじめよう
http://qiita.com/IshitaTakeshi/items/7f12283f9b382c1cf93e
機械学習超入門
http://qiita.com/ishizakiiii/items/d422019b52d973e0e28d
一から始める機械学習
http://qiita.com/taki_tflare/items/42a40119d3d8e622edd2
数学の知識がなくてもできる機械学習
http://qiita.com/KIKUYA-Takumi/items/5f70273edcf6f819c71e
#K近傍法
- モデル
- 次元の呪い
K近傍法
http://qiita.com/yshi12/items/26771139672d40a0be32
#ナイーブベイズ
- 単純スパムフィルタ
- 高度なスパムフィルタ
- モデルの検証
ナイーブベイズ分類器を頑張って丁寧に解説してみる
http://qiita.com/aflc/items/13fe52243c35d3b678b0
Python3.3でナイーブベイズを実装する
http://qiita.com/katryo/items/6a2266ffafb7efa9a46c
#単純な線形回帰
- モデル
- 勾配下降法
- 最尤推定
線形回帰とは何か
http://qiita.com/ynakayama/items/5732f0631c860d4b5d8b
初めてのTensorFlow - イントロダクションとしての線形回帰
http://qiita.com/TomokIshii/items/f355d8e87d23ee8e0c7a
#重回帰分析
- モデル
- 最小二乗法
- 回帰係数の標準誤差
- 正則化
Coursera Machine Learning (2): 重回帰分析、スケーリング、正規方程式
http://qiita.com/katsu1110/items/6a6d5c5a6b8af8fbf813
#ロジスティック回帰
- ロジスティック関数
- モデルの適用
- サポートベクターマシン
13分でわかるロジスティック回帰
http://qiita.com/Takatymo/items/fb16c088de325d98a363
ロジスティック回帰
http://qiita.com/yshi12/items/3dbd336bd9ff7a426ce9
#決定木
- 平均情報量(エントロピー)
- 決定木生成
- ランダムフォレスト
決定木とランダムフォレスト
http://qiita.com/yshi12/items/6d30010b353b084b3749
機械学習初心者が決定木を作ってみる
http://qiita.com/RINDO/items/a5bf5b995eefa02dd738
R超入門 - Rのインストールから決定木とランダムフォレストによる分析まで
http://qiita.com/nkjm/items/e751e49c7d2c619cbeab
#ニューラルネットワーク
- パーセプトロン
- フィードフォワードニューラルネットワーク
- 誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)
ニューラルネットワーク、多様体、トポロジー
http://qiita.com/KojiOhki/items/af2241027b00f892d2bd
Chainerで始めるニューラルネットワーク
http://qiita.com/icoxfog417/items/96ecaff323434c8d677b
pythonでニューラルネットワーク実装
http://qiita.com/ta-ka/items/bcdfd2d9903146c51dcb
#クラスタリング
- モデル
クラスタリング手法のクラスタリング
http://qiita.com/sue_charo/items/20bad5f0bb2079257568
#自然言語処理
- ワードクラウド
- n-gram
- 文法
- トピックモデル
- LDA
自然言語処理をはじめたい人のためのゆるい記事
http://qiita.com/kazuhirokomoda/items/a4cd0f6f42eb75c757e4
自然言語処理（NLP）ってなんだろう？
http://qiita.com/MahoTakara/items/b3d719ed1a3665730826
自然言語処理における前処理の種類とその威力
http://qiita.com/Hironsan/items/2466fe0f344115aff177
#ネットワーク分析
- 媒介中心性
- 固有ベクトル中心性
(良質な記事募集中=>コメント欄で情報ください)
#レコメンドシステム
- ユーザーベース協調フィルタリング
- アイテムベース協調フィルタリング
【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ
http://qiita.com/haminiku/items/f5008a57a870e0188f63
協調フィルタリング型レコメンドエンジン開発のため仕様について考える
http://qiita.com/haminiku/items/ca7eec8ed09982aec9b5