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46歳。データサイエンス•機械学習•Python•ワインを愛するベイジアン。 2020年12月からPythonの独学開始(完全初心者)。国立大学大学院工学修士卒。 本業はマーケティングと事業開発。過去、外資系企業で2年アメリカに駐在。副業で海外企業のアドバイザーしてます。 Kaggle Expert(notebook)

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8 months
完全初心者の状態から、Pythonの独学を始めて約3年。 約90冊の書籍を写経・消化し、実務への活用も始めたので・・・ 3年間の棚卸しとして、僕が写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います😆 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽にご質問ください☺️ ↓
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4 months
大学院時代の教授・・・ 本当に何も教えてくれなかった🤔 質問しに行っても毎回、「あんた、それは常識だよ」と言って、本当に何も教えてくれなかった。 でも、30代を過ぎてから、 本当はこれが最大の教えだったんだ・・・と気付いたのを今でも覚えてる🤔
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1 year
出張先で商談まで時間があったので、純喫茶に入って時間を過ごしたのですが・・・・ 横のご高齢の方が、分厚い本を見ながら、ノートにびっしり「数式」を書いているのを見かけたので、邪魔しちゃ悪いかな？と思いつつ、好奇心を抑えられず・・・・ 「 なんか、難しそうな事、されてますね？」と 。
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1 year
厳密には正しくないんでしょうけど、ベイズのイメージを説明をする時にはよく、以下の話をしています。 「 普通の10円玉を5回投げて、表が2回出ました。  平均をとって『表が出る確率が40％です』と言われたら、モヤモヤしませんか？  だって、表が出る確率は50％だと分かってるから。」 ↓
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2 years
完全初心者の状態で、Pythonの独学を始めて約2年🤔 約60冊の書籍を写経・消化してきたので、結構、実力がついたのかな🤔 2年間の棚卸として、僕が、写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います☺️ 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽に質問ください☺️
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2 years
先週から急に、「 初心者で、機械学習に興味があるのですが、オススメの本はありますか？」と・・・ DMでよく質問を受けるので、この2冊を紹介します。 以下、簡単に特徴等を説明しますと・・・ ↓ #Python #機械学習 #データ分析
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1 year
この方、 ずっと、地元の工場のラインで作業をしていたそうですが、 定年退職後に、高校時代に興味があった数学の独学を始めたそうです。 現在、72歳で、数学歴が12年だそうです😅 毎日、この喫茶店の珈琲を飲みながら数学の世界に浸るのが最高の幸せだそうです。
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10 months
いつも、とりあえずGPTにデータを放り投げて、GPTが実行したデータ分析や機械学習の結果を見て喜んでいる人… そんな人は、この2ページをしっかりと読んだ方が良いですね😂 パワーセンテンスが次々に、刺さります😂
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1 year
今は、「〇〇の定理(覚えられなかった😅)を解いている」と、目を輝かせていました。 僕の親父殿も70歳で、現役バリバリ。 今はインドに出張中でPJを頑張ってる。 45歳なんて、ほんと、まだまだ若造だなぁ・・・と感じさせていただきました😅
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2 years
こちらの本、完了しました😆👍 （あまりに面白くて・・・止まりませんでした） 正直、あまり他の人に知られて欲しくないと感じる程、久しぶりの名著でした。 スモールデータに対する回帰、分類、異常検知タスクに於ける様々なアプローチがPythonのコードと共に紹介されています。 #Python
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2 years
えーっと、結構、DMで質問を受けますので、ご紹介しておきます😅 あくまでも、テーブルデータですが、この4冊を学習すれば、Kaggleを楽しめるスタートラインに立てると思います🤔 ①→②→③→④ の順番がオススメです。 古い情報もあるので、後は、海外のサイトで調べるのがオススメです☺️
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1 year
この本(Pythonではじめる会計データサイエンス)・・・マジで良き😭👍 いやぁ、決定木のこんな活用方法、どうして今まで、思い付かなかったんだろ😅 これって、営業マンや、メーカーの設計者・品質管理者でも簡単に、日々の業務に活用できそう。 超オススメだがや😆👍 #Python #機械学習
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9 months
僕の本業・副業に「データサイエンスを活用」する際に、参考になった本達です😆 もちろん、他にも良書はたくさんありますが、「6冊選べ」と言われたら・・・ 僕の視点では、この子達ですね🤔 #Python #データサインエス #データ分析 #機械学習 #ベイズ
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8 months
僕自身、ベイズの独学は全部で3ヶ月間くらいで、 まだ初心者であり、おこがましくはありますが・・・ もっとベイズが普及してほしいので・・・ 僕が取り組んだ素晴らしいベイズ本達を紹介しておきます。😆✌️ 数字順に取り組むのがオススメです☺️ 以下、簡単にご紹介です。 ↓ #Python #ベイズ
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9 months
こちらの本、完了しました😆✌️ いやぁ、やはり、赤石先生の本は期待を裏切らない👍 Pythonが理解できて、データ分析や機械学習に興味を持っている人は、絶対に取り組んだ方が良いです。 数式が苦手な人でも挫折しない構成になっていますので、ご安心を☺️ 以下、簡単なレビューです。 ↓ #Python
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1 year
こちらの本、完了しました😆✌️ Pythonでデータ分析とか統計、機械学習を独学している人は、とにかく今すぐ注文しましょう😂 特に、「自分はデータサイエンティストじゃないけど、勉強した事を自分にビジネスに活かしてみたい」という人は、今すぐ購入するべきです。 以下、簡単なレビューです ↓
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3 years
本日(2021年12月29日)で、Pythonというか・・・プログラミングの勉強を始めて、丁度1年ですので、現在の状況を棚卸しです。 全く何も知らない状況から、我ながらよく頑張りました😅 1月~3月中旬まではPyQで基礎を学び、以降は書籍で学習を継続😆 ご参考までに、下記、学習した書籍をご紹介 ↓
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1 year
ベイズ + Pythonで、こんな事ができるんですね😳 アンケートに隠された真実の確率の算出。 (見栄を張って嘘言う人がいますから) 頭が良い人っているんすね・・・😮‍💨(僕は絶対に思い付かない) こういうアルゴリズムをモデル化すると、ベイズモデリングの理解が進みますね🤔 #Python #ベイズ統計
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1 year
こちらの本、完了しました😆✌️ 結論から言いますと・・・ Pythonを書けてベイズを愛する人は、今すぐ買いましょう😎 正直、あまり知られたくないくらいの良書です(笑) ただ、注意点もありますので、以下に簡単にレビューします。 ↓ #Python #ベイズ統計
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10 months
定期的に、DMでご質問をいただくので・・・ Pythonを使って数学を勉強するなら・・・ 1. 機械学習の数学に特化。 2. 統計学の基礎(ベイズ含まず)に特化。 3. 線形代数、微積分、機械学習の数学を幅広く。 数式に苦手意識がある人は、1 or 2から始めるのがオススメです😆 #Python #数学
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3 years
LASSO回帰とRidge回帰の違い。 こうやって説明してもらえると、すごく分かり易い😅 オライリーの「Pythonで始める機械学習」では、あまり解説が無かったので、モヤモヤしてました。 機械学習回帰を、副業では使った事ないけど、覚えておこう🤔 #機械学習 #データ分析 #Python
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2 months
度々、議論になるp値…
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2 years
今、データ分析100本ノックの輸送最適化問題を復習しているのですが・・・ 今年の3月に学習した『 Pythonではじめる数理最適化（Ohmsha）』のおかげで、何をしているか、驚くほどに理解できる😆 数理最適化問題をちゃんと理解したい人・・・特に、僕みたいな初心者には、この本、超オススメです😆👍
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1 month
「何でも正規分布」、「何でも直線」には無理がある。 以前も紹介しましたが、何度でも定期的に読み返したくなる秀逸な3ページ😆👍 特に、等分散正規分布の仮定の危うさが良く理解できる比較図も秀逸😆👍
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1 year
え？？😳 僕、Pythonの独学を始めて結構経つけど・・・ .dt.to_period(‘M’) こんなの初めて見た😂 めちゃくちゃ便利やんけ🤔 マーケティング発想でデータ分析する時、超役に立つやん・・・ マーケが本業の身としては、知らなかった事が、非常に恥ずかしい😅 #Python
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3 years
Pythonの学習を始めて1年ですが、これ、初めて見ました😳 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 機械学習学習済みモデルで、どの説明変数が、予測に大きく寄与しているかを可視化するライブラリです。 今までfeature_importances_しか知らなかったから衝撃です😳 #Python #機械学習 #データ分析
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3 years
こんなライブラリーがあったんですね😳 google mapのapiは有料だからと諦めてたけど・・・ geocoder このpythonのライブラリーで、住所や施設名称から、緯度・経度の情報を取得できちゃいます😆👍 後は、お決まりのfoliumでマップにピン留めが出来ます😆 #Python #プログラミング
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10 months
「なぜ、データサイエンスだけ勉強しても（Kaggleだけ頑張っても)、ビジネスに活かせないないのか？」 外資コンサル時代から、 製造業(半導体、車)、エンタメ、保険、IT、印刷、物流業界に従事した経験から・・・ データサイエンスやKaggleの位置付けは、こんなイメージです。 #データサイエンス
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1 year
出張やら病院やらで、時間が掛かってしまいましたが・・・ こちらの本、完了しました😆✌️ 結論：今すぐ、買いましょう。 特に、Pythonをビジネスに活用したい・・・と感じている人は、色々なヒントが得られると思います。 以下、簡単にレビューしますと・・・ #Python #データ分析 #機械学習
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3 months
少々、時間が掛かってしまいましたが・・・ 今朝、完了しました😆✌️ 結論から言うと、非常に秀逸で、かなりオススメの本です。 特に・・・・ - 大学生や新卒の社会人 - 「マーケティングって何？」という人 - いきなり機械学習とか統計から始めた人 こういう方々には、非常に刺さると思います☺️
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11 months
この緑色の…大規模言語モデル入門の本、かなり秀逸じゃないすか？🤔🤔 日本語も読み易いし、 解説の流れも全体→細部とスムーズに理解できるし。 そして、改めて、ニューラルネットワークの美しさに惚れ惚れしますね☺️ NNを考えた人、天才すぎ😆👍
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2 years
これは、便利だと思うので、使ってください😆 Pythonによる業務自動化アプリの一環で・・・ 「 PDFファイル中の表を、自動で読み込み、DataFrame化・Excel化して保存」する関数を自作しました😆✌️ 表が複数ページにまたがる状況にも対応です😎 #Python #業務自動化 #RPA #プログラミング初心者
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2 years
あまりに面白いので、爆速で学習完了してしまいました😆 「 Pythonで手軽に、デスクトップアプリを作りたいなぁ。」 「 社内の人にも、Pythonのアプリを使って欲しいなぁ。」 そんな人には、この本、超絶オススメです😆✌️ 以下、簡単にレビューしますと・・・ ↓ #Python #プログラミング
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4 months
教授が教えてくれないので、仕方なく・・・(苦笑) 疑問がある度に、大学の図書館で必死に文献を探し、仮説が浮べば、それを実証するために実験を繰り返し。。。 必要な電子部品があれば、自分で大学の事務局と購入の調整してから、メーカーと交渉する。。。
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1 year
約40日間のベイズ強化期間が完了しましたので、少しご紹介。 Pythonが出来てベイズに興味があるのでしたら、この順番に取り組むと理解が進むと思います☺️ ①は、全ての基礎。 ②③は、PyMC3によるMCMCの実装 ④⑤は、ベイズ推論を使ったビジネスへの応用。 ⑥は、他ライブラリ等、網羅的に紹介。
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4 months
でも、そうじゃなくて、先生(教授)は・・・ 僕のそういうマインドを尊重して、肯定も否定もせずに、伸び伸びと僕に研究の時間と機会を提供してくれていたんですね。 僕は、出来の悪い研究生で、先生には恩返しできなかったけど・・・ 今では(も)、すごーく感謝しています。
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11 months
ちなみに、今回の提案のヒントは、この本から得ています。 正直、知られたくないくらい、実務に使える本です。 特に、マーケティングのSTP分析にPythonを活用したい人には刺さると思います。 2023年6月時点で、Kaggleのnotebookでコードを動かしましたがエラー無しです。 #Python #マーケティング
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10 months
これ、ベイズ統計を使った実務の事例です😆 (お客さんの許可が下りたので、ご紹介) 今日、実際にその場でPythonをコーディングして説明しました😎 コスト削減のため、製造方法を条件B→Aに変更したいそうですが、意思決定できずにいたようです🤔 以下、ご紹介 ↓ #Python #ベイズ統計 #データ分析
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3 years
こ、これは・・・僕みたいな初心者には嬉しい技じゃないでしょうか😆👍 mlxtend.plottingのplot_decision_regions 『学習済み分類モデルの決定境界を簡単に可視化』できちゃいます😆✌️ お客さんに説明する時にも使えそう🤔 #機械学習 #データ分析 #pythonprogramming #Python
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修士論文のテーマも、教授は何も言ってくれないので、 自分で研究テーマを探して提案して、勝手に研究してた😅 当時は、本当に孤独で、自分だけが浮いてた(笑) 朝の7時に研究室に行って、夜の22時まで、仮説を考えて・・・オシロスコープと一緒に実験を繰り返してた😂
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1 year
本業や副業で使えそうなので、昨日の夜から・・・ Python + ベイズ、機械学習モデル、深層学習モデルを活用したビジネスへの活用イメージをpptにまとめているのですが・・・ 全部で51枚の大作になったがや😂 ベイズだけで23枚も😂
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1 year
DMでの質問があまりに多いので、こちらで紹介します😂 Pythonを使って古典(頻度論的)統計学を学びたい方は、この本がオススメです。 代表的な確率分布、共分散、不偏分散、中心極限定理、大数の法則、(僕の嫌いな😂)p値、信頼区間、統計的仮説検定、回帰分析等がカバーされています。
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2 years
PythonによるExcel業務自動化プログラム。 恥を晒す様ですが、お客さんの許可が出たので、公開します😆(写真12枚) 昨日、3時間で作成したドラフト版ですので、 今週中に、関数化させたりしてメンテナンス性を上げます😅 少しでも、皆さんの参考になれば😅 ↓ #Python #プログラミング勉強中
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9 months
この2頁、非常に秀逸👍 「PyMCって、結局、何してるの？」 「ベイズ推論とPyMC(Python)って、どう関係してるの？」 僕みたいな「学者ではなくPython使えるだけの人」にとっては、めちゃくちゃ分かりやすい解説です😆 僕は独学で苦労したので、赤石先生の本でベイズを始める人は幸せと思います😂👍
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8 months
横浜駅に用事があったので・・・ ついでに本屋さんに立ち寄って、買ってしまいました😆 これ、僕の本垢の方で紹介するべき本なのですが・・・ DSの皆さんにも、刺さるんじゃないかなと思い、この垢でもご紹介です☺️ Pythonのコードは一切出てきませんが、パラ見した感じ、非常に良い内容です☺️
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2 years
Pythonで数学を理解しようとするこの本。 3週間も掛かり、やっと完了しました😆 口コミ評価に違わず、非常に素晴らしかったです。 ベクトル、行列、微分(偏微分)、積分、シミュレーション、機械学習を全てPythonで記述。 基礎が網羅的にカバーされています☺️ #Python #数学 #プログラミング初心者
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1 year
ちなみに、めちゃDMで質問が来るので・・・再ツイートです😅 ここ数日、僕が、時系列関連のツイートで「うぉ！スゴイ！」と紹介しているのは、この本です☺️ まだ、3章が終わったところですが、非常に分かり易くて網羅的です。 Pythonを書ける人には、オススメですよ😆 一緒に、楽しみましょ〜😆
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4 months
こちらの本、完了しました😆✌️ 10日くらい掛かっちゃいましたが、めちゃくちゃ面白かったです！ 結論から言うと、超超オススメです😆👍 Python使いで因果推論に興味ある方は、まず買って損はないと思います。 久しぶりに、ポストイットを貼りまくってしまいました😂 以下、簡単にレビューです。 ↓
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2 years
Python・プロのclassの書き方・・・勉強になるなぁ🤔 『 単一責務の原則 』かぁ。 僕の今のレベルは、Version_3です😅 Version_4みたいなコードは自分では書けないので、今後は、積極的にclassを使用し、各々のclassが担当する機能を意識して記述しよう🤔 #Python #プログラミング勉強中
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2 years
完了しました😆✌️ 正直、最初はあまり期待していなかったのですが、結果、めちゃくちゃ勉強になりました😂👍 特に、データサイエンティストを目指す人が知っておくべき事が網羅されていると思います。 以下、簡単にレビューします。 ↓ #Python #プログラミング初心者 #データサイエンティスト
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1 year
こちらの本、今夜、完了しました😆👍 正直言うと、最初はあまり期待していなかったのですが・・・ 結果、超良かったです😂👍 僕のように、「実際に、深層学習モデルを自分で作ってアプリ化したい」という人は、明日、仕事をサボってでも書店に行きましょう😂 以下、簡単なレビューをします。 ↓
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1 year
こちらの本、完了しました😆✌️ 先ずは一言、『今すぐ、書いましょう』 マーケティング関連のデータ分析に興味のある人は、問答無用で今すぐ書いましょう😆👍 150頁くらいしかないけど、内容がとにかく濃くて、超オススメです。 以下、簡単にレビューを ↓ #Python #マーケティング #データ分析
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1 year
途中、出張や業務自動化アプリの制作(3つ)等で、時間が掛かってしまいましたが・・・ こちらの本、完了しました😆👍 正直、最初はあまり期待していなかったのですが・・・ 結果的には超良かった😂 皆さん、書店で見たら、すぐに買いましょう！ 超オススメです。 以下、簡単にレビューしますと ↓
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@kenken26679105
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@kenken26679105
1 year
こちらの本、完了しました😆 正直、あまり期待していなかったのですが、「なぜ、Kaggleのコンペの前に学習しなかったんだ」と後悔しています😅 特に、Plotly Expressでは、インタラクティブに3つ以上の変数を同時に可視化できるので、データ分析の効率が飛躍的に向上します。 オススメの書籍です😆
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9 months
さすが、赤石先生😆👍 ベイズの魅力がよく分かる2ページ👍👍 少ないデータ量でも、こんな風に、色んな実務の場面にすぐに活用できちゃうんですから… ベイズを学習しない理由なんて無いでしょ〜😆😆
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@kenken26679105
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1 year
こちらの本、完了しました😆👍 かなり良い本でした！ 特に、 「 書籍でscikit-learnやPandasは勉強し、Kaggleでテーブルデータの機械学習モデルは構築できるようになったけど・・・実際のビジネスに、どう活かせば良いか分からない😭 」 そんな悩みを持つ会社員や学生さんにオススメです☺️ ↓
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1 year
外れ値(と思わしきデータ)に強いscikit-learnのロバスト回帰(RANSACRegressor) これ、結構好きなんですけど、紹介している本って少ないけど・・どうして？🤔 データ数が少ない時、実務で結構重宝しているんですけど🤔 BayesianRidgeと並び、僕のお気に入りです😆 #Python #機械学習 #データ分析
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4 months
昨日からDMでオススメの本を質問されるので・・・ 2024年4月21日時点で「12冊を選ぶなら？」のご紹介です😅 特に、ベイズ本3冊は必ず取り組んで欲しい！ Rで書かれている本は、試行錯誤しながらPyMCに翻訳しましたが、こういう汗をかく(自分で考える)と理解が進むと思います😆💪 全てオススメです💪
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1 year
これは、僕もよく使う技ですね😆 線形モデルでは捉えきれない特徴量に対し、 tree系モデルでfittingし、predictした値を新たな特徴量とする手法。 相関係数・ヒートマップで確認しても、その威力が良く分かりますね😆👍 #Python #データ分析 #機械学習
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4 months
今日、出張先のお客さんの工場で、重回帰分析の活用方法について話をしていた時に・・・ 工場のおっちゃん達が・・・ 「 重回帰が面白そうなのは分かったけどさ、俺達はPythonなんて出来ないから無理だよ。」 そう言うので、Excelでやり方教えてあげましたよ😂 ってゆーか、これ常識じゃないの？🤔
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4 months
試験の後、教授陣との面接で、 「どうして、君は、解けもしないのに、この問題を選択したのかね？」 そう、質問されたのを今でも明確に覚えてる。 当時の僕は、解けないなりに必死に色んなアプローチの筆跡を残したけど・・・ 先生(教授)は不服だったから、僕に冷たく当たったんだと勘違いしてた😅
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2 years
Pythonによるディープラーニング・・・ いやぁ、超絶素晴らしかった😆　超絶オススメの本です😆👍 Kerasの開発者が解説している本なので、非常に実学的であり信頼感もあります。 そしてコードもたくさん😆👍 以下、各章のレビューを簡単にしますと・・・ ↓ #Python #プログラミング #機械学習
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5 months
出張やら、病気やらで・・・ 結局、2週間くらい掛かってしまいましたが完了しました😆✌️ 結論から言って、超超良書でした👍 実際に、実務で時系列予測したい・・・という人には、かなり、刺さる本だと思います🤔 以下、簡単にレビューしますと・・・ ↓ #Python #機械学習 #データサイエンス
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3 months
新幹線の中で読んでるのですが… ありそうだなぁ…と😅 (一番上のケースは、10年以上前、外資コンサルしてた時にも、こーゆー人、居たし😂) 確かに、理想はこうだけど… ビジネスの知見・経験がないと、これを分析者が行うのは無理よね😅
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4 months
軽い気持ちで取り組んだのですが、結果・・・ めちゃくちゃ良かった😆👍 - 線形重回帰 - 主成分分析 - 因子分析 - 判別分析 - クラスター分析 - 数量化理論3類(コレスポンデンス分析) 全て、しっかり数式で解説されていて、実際に計算されているので、とても分かり易いです😆👍
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3 years
これ、Pythonのお役立ち情報です。 僕もハマりましたので😅 Pythonで、csvを出力した時、Mac、WindowsのExcelで文字化け問題に直面する事があると思いますが・・・・ csv出力時に、「encoding=‘utf-8_sig’」を指定すれば解決です😆 文字化けに遭遇した時は、思い出してください😆
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4 months
当時、大学院進学の試験ですが・・・ 基礎教科に加えて、当時の学部に所属する数ある研究室のテーマに関連する専門教科から3つ選ぶ必要があった。 僕の教授のテーマは、本当に試験問題が意味不明過ぎて・・・僕以外、誰も選択しなかったらしい。 そして、選択した僕も、その点数は0点😂
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1 year
「 僕は専門家じゃなく、間違っているかもしれないので、もし興味があったらプロの人を探して、ベイズ的なデータ分析を依頼すると面白いですよ」 ・・・と、 今日の出張先でも、この雑談をしたら、結構盛り上がりました😆
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8 months
ベイズや機械学習で、ロジスティック回帰になると必ず出てくる「オッズ(odds)」ですが・・・ 解説も非常にわかり易いし、納得もしていますが・・・ 「推定後係数に対して、1/(1+np.exp(-係数))だけ、『確率が』変化する」 と解釈した方が、普通の人にも理解され易いと、毎回、思うんだけどなぁ🤔
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3 years
『 UMAP 』による次元圧縮。 むむむ・・・これ、初めて知ったんですけど😅 < 特徴 > ・t-SNEと同様、「非線形データ」にも対応可能 ・t-SNEと同様程度の精度 ・t-SNEよりも、計算コストが低い ・圧縮後の次元数を4以上にも設定可能 普通にスゴイ😅 #機械学習 #データ分析 #Python
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10 months
こんな意思決定基準の法則?!があったんですね😳 (知らなかった僕、恥ずかしいのかしら?!😂) Pythonを使った、データに基づく意思決定分析 ちなみに、普段から、直感的に「ハーヴィッツ基準とラプラス基準」を採用していました。 個人的には「ミニマックスリグレット基準」が好きですね🤔 #Python
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2 years
これ・・・知ってました？😳 Python・pandas_profilingで、コードを1行書くだけで、 こんな感じで、色んなデータ可視化ができちゃいます😳 説明変数間の相関関係をヒートマップで可視化してくれるのは便利ですね😆👍 #Python #プログラミング勉強中 #データ分析
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7 months
そうそう、これ、非常に重要😆👍 今、手元にある観測データは「たまたま得られたデータ」だから、観測データへの当てはめだけを求めるのは・・・😅 なので、僕も、過去のKaggleコンペで、未知データ(test_df)への当てはめ(評価指標のScore)でベイズ実験をしているのです。 この本、本当に良書☺️👍
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1 year
「当然、コインを投げる回数を増やせば、平均を採用しても50％に近付くと思いますけど・・・ ビジネスに於いては、時間もテスト費用も有限なので、少ない回数で、意思決定しないといけないすよね？  そんな時、『経験上、この確率ぽいんだけどなぁ』と思いながら、平均値を求めてませんか？」 ↓
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3 months
今朝、こちらの本、完了しました😆✌️ 結論から言って、 「書店で見かけたら、すぐに買いましょう」です😎 かなり実務が意識されていて、 「●●みたいな時は、○○という手法を使っても大丈夫だよ」と、僕みたいな初心者だけど実務で使いたい人に寄り添ってくれている本です☺️ #因果推論 #Python
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3 months
初心を思い出させてくれる良いコラム☺️
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2 years
僕的には、すごく納得🤔 Python・自然言語処理に於いて、 「Bag of words」と「Transformer(シーケンスモデル)」のどちらを選択するか・・・という問題。 過去の経験上、どうしても毎回、Bag of wordsの方が精度が出るので、不思議に思っていたのですが、腹落ちしました🤔 #プログラミング学習
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10 months
「Pythonによるベイズ統計学入門」の中で、このコードはかなりお気に入りです。 - 信用区間 - HDI の違いが一目瞭然なので、お客さんとかに解説する時に、重宝させてもらっています😆 個人的には、HDI派です😎 #Python #ベイズ統計 #データ分析
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10 months
お客さんの内の1社で、現場の部長さんと部下が毎週・・・ 4時間以上掛けて、300名以上のパートさんの作業明細書をコピペで作成(手作業)しているとの事なので・・・ 今日、2時間くらいで、 Pythonで自動化ソフトを作ってあげました😆 これなら、ミスも無く、1分も掛からない😂👍 #Python #自動化 #DX
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1 year
「 こんな時に、面白いのがベイズってやつなんすよ。 ベテランの現場責任者が予想する数値を『事前分布』として設定して予想できちゃうんですよ😆」 なんて言いながら、PCで、実際にベイズのコードを書いてとMCMCを実行し、事後分布を見せながら・・・ ↓
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2 years
僕、この2つの便利な関数を・・・・ マジで、全てのPython loverに共有したい😂 ・2変数から成る関数のヒートマップを描画 ・2変数から成る関数の3D図を描画 ヒートマップは、ベクトル場や回帰直線なんかも重ね書きできるし、超便利っス😆 #Python #プログラミング #機械学習 #データ分析
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1 year
この本(『Pythonではじめる会計データサイエンス』)、非常に良き😆👍 少しコードを変えちゃったけど・・・ このコード(統計的仮説検定の活用)だけでも、購入する価値アリです。 例えば、工場での検査件数を考えたり・・・使い道が豊富なので、むしろ僕たち実務家が活用すべきですね😆 #Python
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2 years
Amazonでポチッてた本が昨夜、届いてました😅 まさに僕が、昨年から実務(副業)で課題と感じているテーマです。 Kaggleでも、苦戦するタスクだし🤔 small-data-setへの理解が進めば、中小企業でも、機械学習がもっと活用される様になると思うので、この本への期待大です😆 #Python #機械学習
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1 year
こちらの本、完了しました😆 1週間くらい掛かっちゃいましたが・・・😅 控えめに言っても、「Pythonで実際にベイズモデルを動かしたい」という人は、絶対に買って全てのコードを動かすべきです。 (コードを書かないなら買う必要無し) ただ、注意点もあります ↓ #Python #ベイズ統計
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1 year
決定木の構造を可視化するコード・・・ 色々と調べましたが、僕的には、これが一番シンプルですかね🤔 これ、実務でもかなり使えるものでして、先日は製品の故障解析にも活用しました。 FTAみたいな発想ですね😆 特に、連続変数が多い時に、威力を発揮するのでオススメです☺️ #Python #機械学習
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3 years
僕が勉強した統計基礎の本です。 1月26日から始めたので、2週間ちょっとで完了できる感じです。 オススメの順番も、写真に追加しておきました。 特に、②→④は、僕みたいな完全初心者には、絶対にオススメです😆👍 少なくとも、基礎は身に付いたと思います。 #Python #プログラミング初学者
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1 year
いやいや・・・シンプルだけど、超便利やんけ😂👍 これなら、簡単に外れ値(の候補)をサクッと可視化できますよ。 データのQuick EDAに追加せんとあかんがや😅 実務やコンペで、ざっと把握したい時に良きですね♩ この本・・・マジで当たりでしたわ😆 #Python #データ分析
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1 year
「 この山の広がり＝ベイズってやつの自信なんです。 実験回数を増やせば増やすほど、山の広がりも狭くるし、山の頂点は実験結果の平均値に近付くんです。 だから、少ない回数でも意思決定を行わないといけない時、判断しているデータがどれだけリスクがある(自信が無いか)が、分かるんですよ。』 ↓
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9 months
分かり難さの説明が分かり易くて、思わず笑ってしまった😅 まぁまぁ・・・みんな、仲良くやりやしょーや😅
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1 year
なんかたまに「欠損値を平均値で代入するか否か」のツイートが流れてきて、微笑ましく思う😂 Kaggleや実務の経験からすると、 - スモールデータセット - 説明変数の数(次元)が少ない - 該当の変数の重要度が高い - モデルがNNやTabNetの時 は、平均値で補完すると、問題が発生する事が多い。 でも、
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2 months
今朝、こちらの本、完了しました😆✌️ Excelによると書いてあるからって、侮るなかれ、非常に実践的で実務向きです😎 「データサイエンス・統計のスキルを実務でどうやって活かしたら良いの？」 「クロス集計って、具体的にどうすれば良いの？」 こんな方々には、非常に刺さると思います😆👍
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9 months
DMでよくご質問をいただくので、再度ご紹介😆 精度を求めるコンペにも、 ロバストさを求める実務にも使える・・・ そんな特徴量エンジニアリング手法がてんこ盛りです😆👍 - 数値の離散化 - ロバストスケーラー - 外れ値検出 - 時系列特徴量取扱 過去のレビューも貼っておきました😎 ↓ #Python
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1 year
途中、出張や業務自動化アプリの制作(3つ)等で、時間が掛かってしまいましたが・・・ こちらの本、完了しました😆👍 正直、最初はあまり期待していなかったのですが・・・ 結果的には超良かった😂 皆さん、書店で見たら、すぐに買いましょう！ 超オススメです。 以下、簡単にレビューしますと ↓
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3 years
僕の2021年1月~9月末までの日記を解析し、Word2Vecで単語をベクトル化し、類似度をベクトル化・可視化しています😆 値が低い方が、ベクトルが類似(意味が類似)している単語です。 【Python】だと、【機械、学習】が類似しています。 なかなか面白いですね😆 #深層学習 #自然言語処理
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3 months
商談の合間に、少し読み進めたのですが… この本(アンケート分析入門)、かなり親切と思います🤔 こんな風に、クロス集計を具体的に細かく解説している本は少ないと思いますね🤔 #データ分析 #マーケティング
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2 years
クラスタリング距離を特徴量として生成するPythonコードです。 結構、定番と思うのですが、マレーシアの大学生達は、「初めて見た」と言うので、ここでも紹介しておきます😅 コメントは、日本語にしておきました。 モデルがNNの時は、標準化等をお忘れなく・・・ #Python #機械学習 #データ分析
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5 months
最近、あまり興味を唆るPython系の本が無かったのですが… 久しぶりに、仕事で池袋に来て、商談前に時間があったので本屋に立ち寄ったら… こんな素敵そうな本が😆👍👍 Webアプリ制作と並行して、この本も楽しんでいきまっせ〜😆 うはー😆✌️ 期待大😆👍
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1 year
いやいやいやいや・・・こんな発想、全く無かった😳 いわゆる次元圧縮のPCAで・・・ 主成分負荷量と主成分得点を活用したポジショニングマップの作成😳 これで、レコード間の差異と、変数間の差異を、同時に可視化できるやんか👍 ポジショニング戦略策定に使えますね🤔 #Python #データ分析
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2 years
これ、知らなかったけど・・・すごい便利なのでは😳 Python・散布図の可視化ですが、ある特定の条件を満たすデータだけを「赤色にして、全体データの散布図上に、上書きで描画」しています。 axを使って、こんなに簡単にできるとは知りませんでした😂 #Python #プログラミング勉強中 #データ分析
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1 year
僕は機械学習モデル派なのですが・・・ 今日、取引先の社長さんとMTGしていた際に、データサイエンスの話題になり、色々と話していたら、「あれ、これ、ベイズモデルで分析・可視化できるじゃね？」と。 ・回帰 ・変数4つ ・観測データ200 今までの僕だったら・・・ ↓
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1 year
そう言えば・・・今朝、こちらの本、完了しました😆 正直に言って、あまり他の人は読んでほしくないくらい、良い本でした👍 「思考を広げる」事に主眼が置かれているので、すぐにTargetEncodingしたり、すぐにハイパラ調整に走ってしまう人達にはオススメかと😅
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