箱根駅伝データ分析物語 #８-２：第100回大会予測結果【当日変更確定後】（復路）
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箱根駅伝データ分析物語 #８-１：第100回大会予測結果【当日変更確定後】（往路）
まずは、石川能登地震で被害に遭われた方のご無事を心よりお祈り申し上げます。 また、箱根駅伝開催に向けてご尽力いただいた皆様に深く感謝いたします。 さて、ではいよいよ箱根駅伝当日！ということで、当...
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箱根駅伝データ分析物語 #７：第100回大会予測結果【当日変更前】（線形回帰×補正ロジック）
石川能登地震で被害に遭われた方のご無事を心よりお祈り申し上げます。 そのうえで、明日開催予定となった箱根駅伝を楽しみにしている方も数多くいるかと思いますので、そのような方々のお楽しみのひとつにな...
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箱根駅伝データ分析物語 #６：逆タイム番長トラックタイム補正
明けましておめでとうございます！ しかし、俺らの年末はまだ終わらねぇ。 ということで、いわゆる「逆タイム番長」が各大学に存在する。 トラックのベストタイムは高校時の記録で、その後爆伸びしてからは...
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箱根駅伝データ分析物語 #５-２：ロード力分析（潜在的個人ロード力）
前記事に記したとおり、今回の分析において トラックタイムでは測ることのできない『ロード力』を以下の２つに分解した。 1. 大学別監督采配力：大学×区間×出走経験有無別の数字 年間の練習・試合を通...
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箱根駅伝データ分析物語 #５-１：ロード力分析（監督采配力）
第100回大会の臨時予測に向けて、10,000mトラックベスト以外の特徴量について分析を試みる。 前記事でも触れたが、考えているのは、『大学別監督采配力』『潜在的個人ロード力』 の２つ。 本記事...
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箱根駅伝データ分析物語 #４：回帰分析（10,000mトラックタイム（x軸）×区間タイム（y軸））
本丸の二つ目、区間タイム（y軸）に対する10,000mトラックタイム（x軸）の回帰分析を行う。 今回はただ単回帰分析を実施するだけなので、この分析結果から何か示唆が出るわけではないことが残念…。...
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箱根駅伝データ分析物語 #３：10,000mトラックタイムvs区間タイム（相関分析）
いよいよ本丸の一つ、結局10,000mトラックタイムと箱根駅伝の区間タイムってどれくらい相関あるの？ 分析をしていく。 散布図に近似直線を引いたりはしていたので、大まかな傾向はわかっているが、実...
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箱根駅伝データ分析物語 #２-３：箱根高速化（t検定・F検定）
なんだか、こんな感じで分析を進めると論文一つくらい書けるような気もしてきた。 卒論の題材を探している箱根駅伝ファンのそこの君！ぜひ引用してくださいどうかこの通りですお願いします一生のお願い（重い...
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箱根駅伝データ分析物語 #１-１：傾向把握（往路）
機械学習について勉強し、自力で何がしかのモデル構築を試みる初学者が最初にトライするトピックが、競馬のレースデータ分析だろう。（超偏見）（しかもかなり古い） 「機械学習による予測モデル構築に費やす...
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箱根駅伝データ分析物語 #１-２：傾向把握（復路）
本記事は、 箱根駅伝データ分析物語 #１-１：傾向把握（往路） の続きになります。 2.3. 分析結果 6区：山下り区間 N=171 縦軸：6区区間タイム 横軸：出走時10,000mベストタイム...
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箱根駅伝データ分析物語 #２-１：箱根高速化（散布図-往路）
箱根駅伝に関連した最近のバズワードとして、「高速化」 が挙げられる。 2018年頃から浸透し始めたNIKEのズームヴェイパーフライ４％を皮切りに、今ではほぼすべての箱根ランナーが着用している厚底...
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箱根駅伝データ分析物語 #２-２：箱根高速化（散布図-復路）
本記事は、 箱根駅伝データ分析物語 #２-１：箱根高速化（散布図-往路） の続きになります。 2.3. 分析結果 前記事にも記載しているが、今回はまずは全データにおいて近似直線を引き、近似直線か...
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何も分からないが頑張って参院選の結果をTwitterから予測しようとする #1. Twitter APIを活用して関連するツイートを取得
背景 何も分からないが頑張って参院選の結果をTwitterから予測しようとする #0. 準備の準備 の続きになります。 センシティブな内容かもしれませんが、データ分析初学者の戯言だと思って温かく...
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何も分からないが頑張って参院選の結果をTwitterから予測しようとする #0. 準備の準備
１. 背景 データ分析関連について、周りの進みが早すぎてなにも分からなくなってしまった昨今でしたが、何かないかと探していた時に、 そうだ参議院選挙がある！と気づき、ユーザーのTwitterへの投...
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世界一雑な箱根駅伝予想 #1 -箱根駅伝2021往路：予実差-
1. はじめに 年も明けたということで、お正月の話をしましょう。 お正月といえばそう、箱根駅伝！ 今日は箱根駅伝の往路の日でした。1区白鳥くんの粘り、2区レン・タザワの粘り、3区小林くんの粘り、...
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初心者の初心者による初心者のためのニューラルネットワーク#6〜理論から実装へ：学習の工夫編〜
加筆修正のコメント等あれば、遠慮なく教えてください。 本記事は、初心者の初心者による初心者のためのニューラルネットワーク#5〜（ひと休み）：分類問題における学習とは編〜の続きとなります。 1. ...
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初心者の初心者による初心者のためのランダムフォレスト（理論）
1. 本記事の目的 本記事では、ランダムフォレストについて理論的な説明を詳しくしていきます。 最近は深層学習を用いた研究が活発ですが、まだランダムフォレストの適用がふさわしい場面も多々あると言わ...
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初心者の初心者による初心者のための決定木
機械学習初心者でも、決定木(Decision Tree)について理解しなければならない日がいつか来る。なので初心者代表の私が、決定木について初心者なりに分かりにくいところなどを含め解釈したものを...
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僕らのKaggle奮闘記~Home Credit Default Risk編~#1
本記事では、参加中のkaggleコンペ~Home Credit Default Risk~についての1stミーティング(2018/05/25)の内容を記しています。本記事は、僕らのKaggle奮...
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