python【超初心者向け】Pythonとは？データ分析で使われる理由をわかりやすく解説
はじめに「Pythonってよく聞くけど、実際なにがすごいの？」「データ分析を始めるならPythonって言われたけど、なぜ？」そんな疑問を持っている方へ。この記事では、Pythonがデータ分析の現場で選ばれている理由を、初心者の方にもわかりや...
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python JMP【PythonでPCA】主成分分析を使ってデータを2次元に可視化する 画像あり｜統計自主学習補足
はじめにこの記事は、主成分分析（PCA）とは？次元削減の基本を初心者向けにやさしく解説｜統計自主学習⑮の補足として、Pythonを使ってPCAを実際に実装してみる内容です。この記事では、PCAによる次元削減データを2次元に圧縮して可視化する...
JMP【Pythonで外れ値検出】IQR法とZスコア法を実装して実データで試してみた｜統計自主学習補足
はじめにこの記事は、【統計自主学習④】外れ値を統計的に検出する方法 ― IQR法とZスコア法をわかりやすく解説の補足として、実際にPythonを使って外れ値検出を実装してみる内容です。「理論はわかったけど、実際にどうやってコードにするの？」...
JMP教師なし学習の応用編：異常検知・次元削減の世界をやさしく解説｜統計自主学習⑱
はじめにこれまでクラスタリングなど教師なし学習（Unsupervised Learning）の基本を学んできました。今回はさらに一歩踏み込んで、教師なし学習の実践的な応用例を紹介します。この記事では、異常検知（Anomaly Detecti...
JMPクラスタ数はどう決める？エルボー法とシルエット分析を初心者向けにやさしく解説｜統計自主学習⑰
はじめに前回の記事では、クラスタリング（k-means法など）を使ってデータをグループ分けする方法を学びました。クラスタリングとは？教師なし学習の基本をやさしく解説しかし、実際にクラスタリングをする際に必ず悩むのが「クラスタ数（k）をいくつ...
JMPクラスタリングとは？教師なし学習の基礎とk-meansの使い方｜統計自主学習⑯
はじめにこれまでの記事では、教師あり学習（分類・回帰）を中心に学んできました。ひとつ前の記事 主成分分析（PCA）で次元削減！データの本質を捉える方法今回は新たなテーマ、「教師なし学習（unsupervised learning）」に挑戦し...
JMP主成分分析（PCA）とは？次元削減の基本と使い方をやさしく解説｜統計自主学習⑮
はじめにデータ分析や機械学習では、「特徴量（説明変数）が多すぎる」問題に直面することがよくあります。特徴量が多いと、モデルが複雑になりすぎる計算コストが増える過学習しやすくなるこれを防ぐための基本的なテクニックが、「次元削減（Dimensi...
JMPハイパーパラメータとは？グリッドサーチ・ランダムサーチの使い方を初心者向けに解説｜統計自主学習⑭
はじめに機械学習モデルを作成するとき、「どんなモデルを選ぶか」だけでなく、「そのモデルの設定をどうするか」も非常に重要なポイントです。このモデル設定を調整する作業が、「ハイパーパラメータチューニング」です。この記事では、ハイパーパラメータと...