統計/機械学習

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はじめに

私は普段、M1コンサルタント・M1サイエンティストをやっている者です。
自分たちでM1優勝を目指す傍ら、M1に出場する芸人さんのコンサルもしています。

毎年やっているM1分析の連載も、早くも3年目となりまし ...

統計/機械学習

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グラフィカルラッソのハイパーパラメータはクロスバリデーション(CV)でも決めることができます。

この辺は、例えば井出先生がサラッと言及1してたり、論文を漁ると普通に「CVで決めました」などと書かれていますが、日本語で具体的 ...

統計/機械学習

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線型回帰モデルに対する正則化は、あえて回帰係数にバイアスを持たせることで汎化性能を高めたり、多重共線性の問題を回避したりすることができる技術です。正則化を用いる場合、最小化する損失関数は以下の形になります。

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統計/機械学習

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回帰分析を題材に、特徴量と目的変数それぞれを標準化するかしないかでどのように結果が変わるかを確認してみます。

なお、標準化の定義は以下の式の通り、平均0分散1にスケーリングするものとします。また、テストデータに対する標準化 ...

統計/機械学習

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こちらの記事で正規分布の和、差、積、商の分布を可視化しましたが、それを通してコーシー分布はやっぱりおかしいなと思ったので、コーシー分布の振る舞いをもっと詳しくみていこうと思います。

コーシー分布とは?

連続な確立分布で、基本 ...

統計/機械学習

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正規分布に従う2つの独立な確率変数を変数変換した分布は、特性関数を使ったり、同時分布とヤコビアンを使ったりして求められます。しかし、変数間の独立性の仮定をとっぱらっただけで急激に難しくなります。なんなら独立性の仮定があっても積、商の分 ...

統計/機械学習

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年末ジャンボに向け、一攫千金を得るためにこれまで培ってきた統計学の知識を活用する時が来ました。

既存戦略を踏まえ、何かいい方がないか探っていきたいと思います。

前提

本件では2022年に開催された「年末ジャンボ宝 ...

R,統計/機械学習

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はじめに

多重共線性、通常 “マルチコ” について、名前は良く聞くし、なんだかよくないものだということは知っているけど、それが起きる原理や結果の解釈をどうすればよいのかよくわからない、という方は多いのではないでし ...

統計/機械学習

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はじめに

2022年11月20日に実施された、統計検定1級の試験を受けました。
結果は、数理統計は不合格、応用分野の人文科学は合格、でした。

2022年の人文科学の問題は、問題自体の難易度はそこまで高くなく、準一級に ...

統計/機械学習

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「〇〇系は九州がうまい」「△△系なら北海道」といった具合で、いろんな都道府県で名物料理として広く知られている料理ジャンルがあると思います。それは地理的な特性を活かした産業に関連するものであったり、単純に最初に作ったのがその地域だったり ...