03/18/2025 / 最終更新日時 : 03/18/2025 Gunjo.ai Python スペクトラルクラスタリングとは？非線形データの分類 スペクトラルクラスタリングとは スペクトラルクラスタリングは、データポイント間の類似性に基づいてデータをグループ化する教師なし学習のアルゴリズムです。 特に類似性をグラフとして捉える、というのが特徴ですね。 従来のクラス […]
12/26/2024 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest Python 【完全版】MMMを課題設定から考える｜Google Meridian Media Mix Model｜MMM MMM は、過去の広告支出や売上データを用いて、各マーケティング施策が売上（KPI）にどの程度貢献したかを定量的に分析する手法です。これにより、予算配分の最適化や将来のマーケティン […]
11/11/2023 / 最終更新日時 : 03/18/2025 bluest Python k-medoidsとは？k-meansとの違いをわかりやすく解説 K-medoidsとは？ K-medoidsは、データをグループ（クラスター）に分割するための教師なし学習アルゴリズムです。 この手法の基本的な目標は、データポイントを複数のクラスターに分割し、各クラスターが実際のデータ […]
12/27/2022 / 最終更新日時 : 08/26/2024 bluest Python 【kaggle】ベイズ最適化とXGBでtitanicの予測問題を解く|python 今回はハイパーパラメータのチューニング手法の一つである、ベイズ最適について解説いたします。 グリッドサーチやランダムサーチに比べて、短い時間で最適なパラメータを発見できるとされています。 また、今回はデータ分析コンペのk […]
12/23/2022 / 最終更新日時 : 11/16/2024 bluest 大学数学 【例題付き】ラグランジュ未定乗数法の基本と応用をわかりやすく解説 ラグランジュの未定乗数法の基礎 ラグランジュの未定乗数法は、条件付き（制約付きともいう）最適化問題を解決するための数学的手法です。 条件付き最適化問題とは？ ラグランジュ法を使うと、「ある制約条件を満たしながら、一番いい […]
12/20/2022 / 最終更新日時 : 04/27/2024 bluest Python 【判別問題】サポートベクトルマシン(SVM)の仕組み|python 今回は2値の判別問題で効果を発揮する、サポートベクトルマシン(support vector machine)について解説いたします。 数理最適化も扱うことになるのでいい勉強になると思います。 非線形分離に関しては以下のコ […]
07/09/2022 / 最終更新日時 : 03/15/2025 bluest Python 【完全ガイド】k-means法とは？周辺のクラスタリング手法と比較 クラスタリングのモチベーション クラスタリングは、似た特徴を持つデータをグループ分けすることで、顧客セグメンテーション、マーケティング戦略、異常検知などの幅広いビジネス課題に対応するための手法です。 データの集合をグルー […]
06/24/2022 / 最終更新日時 : 11/07/2024 bluest 数理最適化 【MSEを最小化】ガウス・マルコフの定理と最良線形不偏推定量について 回帰分析等で算出した推定量を評価するとき、どのような指標があるでしょうか。 これまでは、一致性や不偏性を取り上げてきました。簡単に復習しましょう。 一致性(consistency)：サンプル数を∞に近づけると、推定量はパ […]
