Search result of “user:y-sh-ml”

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2021/08/04

統計検定2級　2019年11月　問12

問題・統計検定2級　2019年11月　問12 問12 Ⅰ $$E[\hat{\mu_{1}}] = E[\frac{1}{2}(X_{1}+X_{2})]$$ $$=\frac{1}{2}E[...

0

1

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2021/07/28

統計学実践ワークブック　P.55　例3

$ M_{n} = max\{ X_{1}, X_{2}, X_{3},\cdots, M_{n} \} $ の分布を $G(x)$ と置く。問題文より $$G(x) = {(1-e^{-x}...

0

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2021/07/28

統計学実践ワークブック　P.21　例1

1変数の確率密度の変換に関する問題である。標準正規分布に従う確率密度関数は $$f_{X}(x) = \frac{1}{\sqrt{2 \pi}}e^{-\frac{x^{2}}{2}}$$ ...

0

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/11/16

Kaggle：Titanic（LightGBM）

■ はじめに今回は下記コンペに、LigthGBMで取り組みましたので簡単にまとめてみました。【概要】・Titanic: Machine Learning from Disaster ・沈...

11

13

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2021/05/13

統計検定準1級　2019年6月　問1

問題・統計検定準1級 2019年6月 (1) ポアソン分布において、期待値と分散は以下のようになる。 $E[X] = \lambda_1 = 3$ $V[X] = \lambda_1 = 3$...

0

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2021/05/14

統計検定準1級　2019年6月　問2

問題・統計検定準1級 2019年6月 (1) 問題文より、幾何分布を用いる。 0種類のカードが揃っていて、手に入れていないものを1枚引くとき $p = \frac{3}{3} = 1$ $E[...

0

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/10/08

Logistic回帰（load_iris）

今回はロジスティック回帰の実装をまとめていきます。 ■ ロジスティックの手順次の6つのSTEPで進めます。モジュールの用意データの準備データの可視化モデルの作成分類を予測モデルの評...

3

2

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/12/17

SQLの基礎まとめ

■ はじめに今回はSQLの基礎について、まとめていきます。【対象とする読者の方】・SQLの基礎を学びたい、復習したい方 1. テーブルの作成データの表を「テーブル」と呼びます。ここでは...

SQL

0

1

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/12/03

決定木・ランダムフォレスト・勾配ブースティング②（load_breast_cancer）

■ はじめに前回に引き続き、決定木・ランダムフォレスト・勾配ブースティングについてまとめていきます。データは、scikit-learnに実装されている「load_brest_cancer」を...

2

3

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/11/27

決定木・ランダムフォレスト・勾配ブースティング①（make_moons）

■ はじめに今回は、決定木・ランダムフォレスト・勾配ブースティングについてまとめていきます。【対象とする読者の方】・3つのモデリングにおける基礎を学びたい、復習したい方・理論は詳しく分か...

4

5

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/11/24

決定木（load_iris）

■ はじめに今回は、決定木の実装～プロットをまとめていきます。【対象とする読者の方】・決定木における、基礎のコードを学びたい方・理論は詳しく分からないが、実装を見てイメージをつけたい方　...

1

0

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/10/26

Kaggle：Merucari（Ridge回帰）

今回は研修の一環で、過去のkaggleコンペに取り組みましたので簡単にまとめてみました。・Mercari Price Suggestion Challenge メルカリの商品情報から、Rid...

3

2

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/11/10

Kaggle：Titanic（Logistic回帰）

■ はじめに Kaggle初心者向けのコンペに取り組みましたので簡単にまとめてみました。【概要】・Titanic: Machine Learning from Disaster ・沈没する...

4

3

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/11/18

線形回帰・Ridge回帰・Lasso回帰の違い

■ はじめに今回は、線形回帰・Ridge回帰・Lasso回帰における各特徴と違いについて、記事をまとめさせていただきます。 ■ モジュール・データの準備 import numpy as np...

3

9

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/10/05

線形回帰（load_boston）

今回は線形回帰の実装（コード）をまとめていきます。 ■ 線形回帰の手順次の6つのSTEPで進めます。モジュールの用意データの準備モデルの作成予測値の算出残差プロットモデルの評価 1...

1

3

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/09/30

Python（axis = 0, axis =1）

今回はPython（numpy ならびに pandas）での axis についてお話していきます。 ■ axis の基本ルール axis = 0：行方向（行01から02へ向かう方向）→ 縦方向 ...

5

10

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/09/23

Python（スライス表記）

今回はPython のスライス表記について書いていきます。スライスは単純なルールで表記されますが、初学者に方にとっては何回か使用していると、ややこしくなってしまう瞬間があるかと思います。そ...

Python

0

1

Comment2

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/09/19

訓練データとテストデータ（X_train, y_train, X_test, y_test）②

前回の①に続けて、少し実践的な訓練データ・テストデータの分け方をしていきます。まずデータを用意します。今度は変数 x が2つあります。このように機械学習では、変数 x が2つ以上あるとき ...

1

2

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/09/18

訓練データとテストデータ（X_train, y_train, X_test, y_test）①

今回は教師あり学習における訓練データとテストデータについて説明します。 ■ 訓練データとテストデータ訓練データ：モデル式（データの関連性を表す式）を作るデータテストデータ：作成した式がどの...

10

9

Comment0

@y-sh-ml(y-sh-ml)

2020/10/06

サポートベクタマシン（load_iris）

今回はサポートベクタマシン（分類）の実装をまとめていきます。 ※以降、SVMと省略することがあります。 ■ サポートベクタマシンの手順次の7つのSTEPで進めます。モジュールの用意データの...

1

4

Comment0

Search article