データサイエンス時代で活躍する人材になるために

データサイエンス時代で活躍できる人材になるために

純粋数学から応用数学までデータサイエンスに関わる様々なことについて取り上げます!

Entries from 2019-01-01 to 1 year

ディープラーニングG検定対策

G検定対策で記事を書きました.重要であると思った用語について少しまとめました.

FiFAランキングのデータから分かるブラジルの凄さ

本記事ではkaggleで提供されているFIFAランキングのデータセットを用いて簡単な分析をしています.

ランダム行列の無線通信技術への応用

この記事では,情報理論の基本事項から無線通信MIMOまでの解説をしています.またランダム行列がどのようにMMOへ応用できるかを取り上げています.

モデルの評価と選択(1)

この記事では,多項式回帰モデルにおいて,次数選択する場合の注意点についてまとめました.さらにクロスバリデーションの必要性について取り上げました.

Wine Qualityを用いたデータ分析(R編)

この記事では,WIne Qualityデータを用いた簡単な分析をしています.分析にはRを用いています.

Seabornを用いたデータの可視化

この記事では,Seabornライブラリについて,実際にコードを交えながら解説してます.distplot,heatmapについて取り上げました.

ニュートン・ラプソン(Newton-Raphson)法の基礎

この記事では,ニュートン・ラプソン(Newton-Raphson)法を視覚的に分かりやすく解説しています.また,Python によってニュートン・ラプソン法のアルゴリズムをコーディングしました.

テキストエディタAtom最強説

最近TAの関係でAtomを使ってコードを書いていたので,Atomについて書きます. そもそもAtomとは何? Atomとは,「GitHub社」によって2015年に正式にリリースされた比較的新しいテキストエディタです.AtomのインストーラはMacOS, Linux,Windowsに対応してい…

ランダム行列理論

数学セミナー2019年2月号 通巻 688号 ランダム行列 出版社/メーカー: 日本評論社 発売日: 2019/01/12 メディア: 雑誌 この商品を含むブログを見る ランダム行列理論についての特集が数学セミナーにあったので面白かったところをピックアップしたいと思います…