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※関連ツールを1つの記事にまとめました！よければこちらもご覧ください もしこのツールを良いと思われたら、GitHubにStar頂けるとありがたいです！ 2021/8 注意点 ~最新のseaborn 0.11.1では以下のように正しく表示されません~ →最新版の0.11.2でも正しく表示されるよう修正しました（2021/10/31） 背景と機能本ツールの機能と、作成した背景を解説します seabornとは？Pythonのグラフ描画ライブラリで、ベースとなっているライブラリmatplotlibよりも、簡単なコードで綺麗なグラフを描くことができます 中でも、散布図とヒストグラムを組み合わせた「pairplot」は、 多変数の関係性を一度に可視化することができるため、データ分析の初期段階で非常によく使われています。 pairplotの課題 とても便利なpairplotですが、下記のようにいく
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日、つれづれなるままに 時系列分析の勉強法の記事『統計初心者が時系列分析を学ぶための勉強法』 を書き殴ってみたところ、反響の大きさに驚きました。 正直、時系列分析なんてかなりニッチな分野だ（3人ぐらいしか読まないだろう）と思ってたからです。 ステイホームしているみなさんが、暇だから時系列分析を使ってFXで一儲けしようとでも考えているんでしょうか。 時系列分析のトピックである、状態空間モデルも統計モデリングの一種なわけですが、本日は、「統計モデリングとは何なのか」について、あらためて考えてみたいと思います。 統計モデリングといえば、みん
文系のための「多次元データ解析」まずは、基本的な用語と、Rでの基本的なコマンドをここで学ぶ。何も知らずに、回帰分析や主成分分析、クラスター分析をするのは「無謀」というもの。気持ちは理解できなくは無いのだが。以下のトピックを見て、一つでも知らない用語があるならば、先に進まずに、最初から順にチュートリアルをこなした方が良い。また、理解できている人も、一般的な教科書とは異なった説明もある。軽く目を通した方が良いかもしれない。 文系のための「行列の構造」 文系のための「行列」（１）：行列データの構造について 文系のための「行列」（２）：多次元データについて 文系のための「行列」（３）：行列の種類について 文系のための「行列」（４）：「変数」と「添字」について 文系のための「行列の演算」 文系のための「行列の演算」：行列の「足し算」と「引き算」 文系のための「内積」（１）：行列の「掛け算」の方法 文系のための「内積」（２）：行列の
機械学習といえばニューラルネット・ディープラーニングという印象の方も多いと思われます。実際、ニューラルネットはそのアーキテクチャによって様々な種類のデータをうまく扱うことができます。今回はニューラルネットに対して、いろいろなアーキテクチャを考えて、それがどの既存の手法に類似しているのか、そしてどのような相違点があるのかをまとめてみたいと思います。 統計的な分析を行っている人にとって、ニューラルネットを始めとする機械学習の手法は魅力的にも映る一方で、結局のところ何をどのように分析しているのかというのが分かりづらいかと思います。今回は機械学習を専門としないような人が、ニューラルネットの役割を理解できるような内容を目指してみたいと思います。 数理的な面は必要最小限にして、応用上心得ておくべきことを中心に書きます。 ニューラルネットの基本 重回帰分析との比較 ロジスティック回帰分析との比較 ニュー
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