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好奇心、さわぐさわぐ。

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好奇心、さわぐさわぐ。

クラスタリングについて

今回はクラスタリングという 教師なし学習に分類される手法についてアウトプットしていきます 今回も、内容についてはデータ領域に入りたてで、Pythonや機械学習に興味を持ち始めた、そんな方にむけて、私が感じたことや解釈を記載していく形式にします。 ～教師あり学習・教師なし学習～ 機械学習の学習手法には 教師あり学習と教師なし学習という区分が存在します 教師あり学習とは、事前に人間が用意した正解データをもとに学習させる方法のことです。 これまでの記事で記載してきた、ランダ

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    • 勾配ブースティング

      前回は機械学習モデルの一つである ランダムフォレストについて記載しました。 今回は勾配ブースティングという Kaggleでもよく用いられるモデルについてアウトプットしていきます 今回も、内容についてはデータ領域に入りたてで、Pythonや機械学習に興味を持ち始めた、そんな方にむけて、私が感じたことや解釈を記載していく形式にします。 ～ブースティングとは～ 機械学習でブースティングと、 いきなり言われても、どういうモデルなのか すぐにイメージできないと思います。（私もよ

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      • ランダムフォレストってなんだ！

        今日は機械学習モデルの一つである ランダムフォレストについて アウトプットしてみる 今回の内容はデータ領域に入りたてで、Pythonや機械学習に興味を持ち始めた、そんな方にむけて、機械学習の第一歩的なモデルランダムフォレストについて、未熟者ながら私が感じたこと、「ランダムフォレストってこういうことじゃない？」という解釈をアウトプットしてみる ～決定木とは～ 決定木とはたくさんのデータがあった時、 そのデータの傾向から、 男性の場合はこっち、女性の場合はこっち。 次に 男

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        • 未経験文系アナリストのこれまで

          データアナリストに転職して1年が過ぎた。 メーカーの営業職(文系)からのキャリアチェンジという少し珍しい事例だと思うので、これまでの歩みと、どのようにスキルを磨いているかを今日はアウトプットしてみる。 ～これまでの歩み～ まずこれまでの歩みを簡潔に記載してみる ◇21年6月　営業→データアナリストへ転職 ◇21年7月　SQL・BIツール・アクセス解析ツールを実務ベースで使用開始 ◇21年8月　統計学　習得開始 ◇21年12月　Python(機械学習)　習得開始 ◇2

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        クラスタリングについて

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          kaggleは楽しい。

          未経験からデータサイエンスの世界に 飛び込んだ。 そしてもうすぐ、1年になる。 去年は、 ほとんどの事が、考えても出来なかった。 いまは、 だいたいの事が、考えたら出来る。 に変わった。 この場合の「だいたい」というのは データサイエンスの様々な領域で見ると 全体の3割くらいだと思う。 けど、自分にとって「だいたい」と言えるほど データサイエンスでの3割は大きかった。 図書館で借りた本を除いて、 これだけの本から知識を得てきた。 初歩的なものばかりだが、 この本達が安

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          kaggleは楽しい。

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          1ヶ月の生物調査でわかった事②

          まずは仮説について順番に見ていく。 仮説① 気温の変化が鳥の数に影響を与えている？ まずはカモについて🦆 これはカモの数と気温の変化を 分布図にしたものである。 これを見ると、 気温が低い時に数が多い傾向が見られる。 正直、これはとても以外な結果だと思った。 寒いほど、数が少なくなるのが普通だが、 カモにとって温度は気にならないらしい。 相当冷たい水の上にいるはずなのに、 なぜだろう、、、、、。 調べてみるとカモは体に油分を含んでいて、 水温の影響を受けにくいらし

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          1ヶ月の生物調査でわかった事②

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          1ヶ月の生物調査でわかった事①

          「いま、鳥の分析してるんです」 ここ最近何度かそんな話をした。 大学生の時、働いていた パタゴニアというお店では、 当時の日本支社長の方が、こんな話をしていた。 『カナダのバンクーバー島をシーカヤックで一周したんですよ。その時、知り合ったカナダ人(生物学者)がシーカヤックのツアーをしていて、島の案内をしてくれた。夜になるとその人に川に連れて行かれて、「お前ちょっと熊が来るのを見張ってろ」って言うんです。その人が夜の川で何をしているかと言うと、鮭の数を数えてたんですね。よ

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          1ヶ月の生物調査でわかった事①

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          「未経験 」× 「文系」 = 「データアナリスト」

          これを見ている方はおそらく、 『未経験』や『データアナリスト』というワードにアンテナを張っているのではないでしょうか？ 「文系だけど、データサイエンスに興味が、、」 「そもそも、データアナリストってなんだ？？」 「未経験でデータアナリストに転職できるの？」 「どんな経歴の人が、転職する職種なんだろう」 こんなことを考えて、 自分と同じような ・文系 ・データ業務と無関係 ・IT未経験 そんな境遇の人が 「データサイエンスの世界に入りました！」 というような記事を探すために

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          フロンターレと機関銃。

          さて。 表題が一見、全然関係ないですが 前回書いた『指差して言えるモノ。』の 続きとして今回はつらつらと書いていく。 前回の記事はこちら。 色々書いていく前に まずはこちらを見てほしい。 はい。 今回はイケメンを冒頭に持ってきて 話をはじます。 この4人は川崎フロンターレという チームのサッカー選手です。 現在、日本のサッカーチームで最強の呼び声も高く、20年度はリーグ優勝。 21年度も現在10試合行い、 負け無し。(4月11日時点) 強さの秘密は何なのか、、、、

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          フロンターレと機関銃。

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          サイについて思うこと。

          前回とは打って変わり、、、、 今日はサイについて 話したくなってしまったので、、 サイの事をつらつら書いていく。 『指差して言えるモノ。』の続きは 次回書きます。 そう、、 あまり人気が無い動物、サイ。 サイが好きだ、と言ってる人を あまり見たことがないし、 そもそもよく知られていない。 いやいや、すごいのよ。サイって。 まず、 みんながよく知る皮膚の硬さね 哺乳類でNo1です。 カッチカチなんです。 凄い防御力なんです。 ただ、、、、視力が悪い。。。 動物界N

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          サイについて思うこと。

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          指差して言えるモノ。

          さてさて。 ペンギンの記事から、はや2ヶ月。 題名は『指差して言えるモノ。』 いや、なにそれ。 って気持ちをグッと堪えて、 ザザッと読んで欲しい。 そんな今日はというと、、、、 『こんな事したいよね』 って感じの話しをつらつら書いていく。 こないだアナザースカイで 隈研吾さん(建築家)が出演していて 最近は建築物に少し興味がある。 色々調べると、今東京では 『THE TOKYO TOILET』という プロジェクトが進んでいて、 渋谷区の17カ所で、名だたる建築家達が

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          指差して言えるモノ。

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          ペンギンについて思うこと。

          そう、ペンギンについて知ってほしい。 可愛いだけではない。 今回はペンギンについてつらつら書いていく。 そもそもなぜ『ペンギン』と言う名前なのか、、、、 ペンギンという名前の語源は、 ①ピングウィス(太っている) 　と言うラテン語から 　ペングウィーゴ（太っちょ） 　と言うスペイン語が生まれ、 　それが訛ったものとされる説。 ②「白い頭」を意味するウエールズ語から 　生まれたという説もある、、、、 太っちょて。 だれなん考えたやつ。 多分ガリガリやったんやろなぁ、その

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          ペンギンについて思うこと。

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          2021。

          新年早々、フラフラっと本屋に入ってみた。 パッ！と目に入った本、 好みじゃない題名やったけど、 その本の1節に気になることが書いていた。 『クリリンはなぜ地球人最強になれたのか』 『え、、、、、、、なんでやろ』 答えを見ずに1度本を閉じ、トイレに向かう。 その間に考えてみる。 クリリンはドラゴンボールに出てくる おでこにほくろが6つあるキャラクターだ。 たしかに強いけど。 なんで地球人最強になれたのか。 ってかどーいう内容の本、これ。 色々考えつつ、、、、。 地道

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          2021。

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