Ch. 4は機械学習の前処理の話です。欠損値の処理、カテゴリカル変数の扱い、正則化などscikit-learnにデータを突っ込む前にやるべきことがいろいろ書いてあります。

Ch. 3はPythonから動かせる機械学習ライブラリであるscikit-learnを使ってみようという話です。いろいろな機械学習のアルゴリズムの考え方と、scikit-learnでの実装方法が示されます。scikit-learnのAPIがどの手法に対してもほぼ同じなので単に使うだけなら…

Ch. 2は線形分類器としてPerceptronとAdalineを実装する話です。Adalineの学習の方法としてバッチ勾配降下法と確率的勾配降下法、さらにその中間としてミニバッチ勾配降下法が紹介されています。

これから機械学習を勉強していこうと思います（機械学習を学習する人間）。とりあえず「Python Machine Learning」を買ったので、読んでいきます。 Ch. 1の"Giving Computers the Ability to Learn from Data"はイントロで機械学習の基礎知識がまとまってい…

「データ解析のための統計モデリング入門」、本屋大賞受賞レベルのわかりやすさなんですが、初読時にコードがWinBUGSで実装されている部分を完全に無視して読み進めてしまったのでpymc3で例題を解き直していきます。まずは10章の最初に載っている階層ベイズ…

Ch. 7です。

Ch. 6です。

https://www.amazon.co.jp/Stan%E3%81%A8R%E3%81%A7%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E7%B5%B1%E8%A8%88%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0-Wonderful-R-%E6%9D%BE%E6%B5%A6-%E5%81%A5%E5%A4%AA%E9%83%8E/dp/4320112423/ref=pd_sim_14_8?_encoding=U…

Ch. 5です。

Ch. 4です。

こんにちは。 久しぶりに線形代数を勉強しようと思ってLinear Algebra Review and Reference - CS 229を読んだので、忘れていた内容を整理します。

Ch. 3です。

Ch. 2です。

最近、ベイズ統計に入門するため Bayesian Methods for Hackers を読んでるのでまとめていきます。自分用のメモという意味合いが強いです。 今日はCh. 1。

こんにちは。 少し前、（書名は忘れてしまったが）野球に関する本に、ホームでの勝率がビジターより高いのはファンの応援のせいでもなく、移動がなくて健康状態が良いからでもなく、球場に慣れているからでもなく、審判のジャッジが不公平（ホーム寄り）だか…

こんにちは。 毎日生きていると、しばしばやばいことが起こりますね。締め切りがやばい、事務仕事を完全に無視してるのでやばい、働きたくないけど働かなければいけないのでやばい、あらいにたばこの匂いがついているのでやばい（海原雄山）、一番うまい刺身…

こんにちは。 前回（↓）の続きです。 hoture6.hatenablog.com 得点期待値 前回の記事では、MLBの2001年 - 2010年のデータから、アウト数・ランナー状況別の得点期待値を求めました。得点期待値とは、「その状況であとどのくらい得点が入ることが期待できるか…

こんにちは。 突然ですが、今日は野球の統計学において大切な指標である「得点期待値」を計算していきたいと思います。 得点期待値とは何か 得点期待値とは、「ある状況（アウト数・ランナー）において、その後どのくらい得点が入ることが期待できるか」を表…