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データサイエンティスト目指して勉強中。群馬っ子、でも大学だけアメリカ。noteでは日々…

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データサイエンティスト目指して勉強中。群馬っ子、でも大学だけアメリカ。noteでは日々の勉強内容を淡々につづっていく予定。　ブログ→http://entertain-us.tokyo/nowplaying/

Regression Analysis を直感的に理解する②

上記パート１の続き、 Decision Tree Regression - 近似したデータをわける(at your discretion)、結果データがクラスター化する。各クラスターの平均値を計算する。不良グループにいるやつはみんな不良的な考え。知らん人が不良グループにいたらあいつも不良やろ？みたいな読み取り方。 Ex. 私の給料はいくら？　→　君のついているポジションの平均給料はこのぐらいだから、君もこのぐらいね。 Random Forest Regression -

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    • Regression Analysis を直感的に理解する①

      以下、これまでの学習内容を感覚的なものでまとめ。 (日本語の漢字で説明される数学だと感覚的に良く分からないので英語と日本語混じってますたい) Well, I realized that it's necessary to learn Japanese math as well... Simple Linear Regression Intuition: y = a + bx + ε　中学数学 Multiple Linear Regression　Intuition: y

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      • データサイエンティストを目指してる人の日記的なやーつ①

        はじめに機械学習やディープラーニングの基礎的な知識を入れるためにUdemyで以下のイントロコースを受講中です。 https://www.udemy.com/machinelearning/ 私は大学で経済学を専攻していたので、Regression Analysis や統計ソフト(R, Excel, Gretl, Stata)などの知識・経験はありました。 しかし、まー自分の知識がどれだけ応用が利くものなのかわからなかったのでイントロコースから復習を兼ねてはじめました。

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        • データサイエンティストの将来性が不安になったので調べた。

          調査目的: プログラミングや数学に時間を費やしてデータサイエンティストを目指して見返りはあるのか？ 調査結果: データサイエンティストは解析ソフトが発達するまでとりあえず需要ある。解析ソフトが発達するにつれデータサイエンティストは不必要になっていくので、スキルを磨いたり他のフィールドと掛け合わせられることで不必要な人材になることを防げる。 みたいな感じ。 個人的所感: 近年は様々なものがインターネット上で取引されるようになったり、企業もデータの活用を目指していたり

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        Regression Analysis を直感的に理解する②

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        • Regression Analysis を直感的に理解する①

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        • データサイエンティストを目指してる人の日記的なやーつ①

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        • データサイエンティストの将来性が不安になったので調べた。

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