ベイズ機械学習の基礎のテキスト。課題もある。 > 配布資料の実験テキスト（10/29差し替え：課題4のヒントを修正 > http://www.ai.lab.uec.ac.jp/wp-content/uploads/2019/10/2a9f112e3c21883fe41b65abe9b80f0f.pdf 情報数理工学プログラム 植野真臣研究室、講義資料より http://www.ai.lab.uec.ac.jp/実験/
富山県を人口動態でクラスタリング分析。更に、私が住んでいた街 滋賀県栗東市はとても良い所だったので、滋賀県のデータを使って富山県同様の処理を施した場合、どのようにクラスタリングされるのか調べてみたくなった。 富山県民を分類してみたら……？――クラスタリング分析の手法 (1/4) https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1402/27/news002.html 上の記事に従って、クラスタリングしてみる。追加で、私に縁のある大阪、滋
python pandasメモ：DataFrame.resamplingの時間軸データのパラメータ df.speed.resample('5min').ffill() https://benalexkeen.com/resampling-time-series-data-with-pandas/
コツコツと。
python pandasのチートシートpdf。ビジュアル化されていて理解しやすい！ https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/doc/cheatsheet/Pandas_Cheat_Sheet.pdf
下記の仮説・モデルで単回帰分析(simple linear regression analysis)をしてみました。 仮説：足のサイズは身長に線形に比例する モデル：足のサイズ = 係数a×身長 + 定数b statsmodels内のOLS(Ordinary Least Squares)で分析しました。分散図。 result.summary()の結果が下記。(赤下線は筆者が追加) 結果より係数aは0.1480、係数bは0.1093。よって 足のサイズ = 0.15×
python pandas DataFrameメモ：複数条件該当列の行を抽出 df_and = df[(df['age'] < 20) & (df['point'] > 90)] 否定はdf[~(A and B)] https://note.nkmk.me/python-pandas-multiple-conditions/
pythonメモ：None if val == None: print('value is None') https://www.python.ambitious-engineer.com/archives/190
pythonメモ：pass文 if a == 0: pass else: print('else')
pythonメモ：文字列操作。format, print print('{} さん {}'.format(name, greetings)) print(f'{name}さん {greetings}') https://twitter.com/uuyr112/status/1266341178535849990?s=12
メモ。単回帰モデル(The Simple Regression Model.)についてググっていたら、神戸大学の計量経済分析の講義資料やデータがupされているページを見つけました。 http://www2.kobe-u.ac.jp/~kawabat/econometricsj.html
アカウント作りました。Data Scienceについて勉強していきます。
