11/17/2023 / 最終更新日時 : 12/11/2023 bluest Google Cloud 【API】Google Search Consoleから1000行以上の検索クエリを取得したい|Google Cloud こんにちは、青の統計学です。 今回は、掲題の通りサーチコンソールから検索クエリをたくさんとる方法についてまとめていきます。 業務で使う機会があったので備忘がわりです。 Google Cloudで行うこと Search c […]
11/12/2023 / 最終更新日時 : 01/17/2024 bluest 推測統計学 【GPTs】GPT Builder使って面接練習用のGPTを作成してみた こんにちは青の統計学です。 今回はGPTsを使って、日本企業の面接用のGPTを作成してみました。 ＊本GPTは、BizAIという生成メディアを運営する玉垣様よりご紹介いただきました！ こちらも合わせてお読みいただければと […]
11/11/2023 / 最終更新日時 : 09/23/2024 bluest 大学数学 G検定のチートシート【最短合格】｜細かい知識多め G検定｜チートシート こんにちは、青の統計学です。 今回は、ディープラーニングG検定のチートシートをご紹介します。 より範囲を網羅した、noteの完全版チートシートはこちらをご覧ください。 https://note.co […]
10/12/2023 / 最終更新日時 : 09/22/2024 bluest 大学数学 統計検定2級のチートシートと独学で受かるコツ【最短合格】 統計検定2級の基本情報 統計検定2級は、大学基礎科目レベルの統計学の知識の習得とその活用について理解しているか問われる検定です。 取得することで機械学習やデータ分析を行う際に必要な基礎知識が身につきます。 統計検定2級の […]
09/03/2023 / 最終更新日時 : 09/09/2024 bluest ベイズ 【第2弾】統計検定準1級のチートシート｜最短合格への道 こんにちは、青の統計学です。 こちらの記事だけでは、紹介しきれない内容があったため第二弾のチートシートになります。 【最短合格】統計検定準一級のチートシート|難易度や出題範囲について 統計検定2級はこちら→【最短】統計検 […]
08/06/2023 / 最終更新日時 : 10/14/2024 bluest 大学数学 【最短合格】統計検定準一級のチートシート|難易度や出題範囲について こんにちは、青の統計学です。 今回は、統計検定準一級のチートシートをご紹介します。 第二弾はこちら→【第2弾】統計検定準1級のチートシート｜最短合格への道 統計検定2級はこちら→【最短】統計検定2級合格ロードマップとチー […]
05/07/2023 / 最終更新日時 : 11/03/2024 bluest 大学数学 ラスパイレス指数とパーシェ指数をわかりやすく解説！計算方法と使い分け【統計検定】 こんにちは、青の統計学です。 今回は、経済指標のラスパイレス指数とパーシェ指数について扱いたいとおもいます。 統計検定だと、統計応用の社会科学分野で出題されたり、2級で出題されたりと結構幅広く使われる印象です。 計量経済 […]
04/22/2023 / 最終更新日時 : 09/07/2024 bluest Python 【統計学】分散不均一だと何が問題なのか|不偏性とガウスマルコフ性について こんにちは、青の統計学です。 今回は、分散均一と分散不均一について解説いたします。 推定量期待値の分散に関わる問題で、検定方法についても触れようと思います。 各種検定のチートシートは以下をクリック！ 【最短】統計検定2級 […]
03/30/2023 / 最終更新日時 : 11/19/2023 bluest Python 【python】カーネルSVMとは？kernel関数を利用した非線形データの判別問題に挑戦|機械学習 こんにちは、青の統計学です。 今回は、判別タスクに関わる解決手法「カーネルSVM」をご紹介します。 判別タスクは、決定木やロジスティック回帰、線型SVM、k近傍法などたくさんあります。 カーネルSVMの特徴は、非線形デー […]
03/23/2023 / 最終更新日時 : 11/19/2023 bluest Python 【SHAP】スタッキング(stacking)で特徴量の解釈はできるのか|pythonアンサンブル学習 こんにちは、青の統計学です。 機械学習アルゴリズムの精度向上において、アンサンブル学習は非常に重要な役割を果たしています。 アンサンブル学習とは、複数の学習アルゴリズムを組み合わせることで、予測精度を向上させる手法です。 […]
03/18/2023 / 最終更新日時 : 04/22/2024 bluest Python 【python】活性化関数の完全ガイド|特徴と効果的な選び方について|勾配消失問題 こんにちは、青の統計学です。 ディープラーニングは、近年の技術革新において大きなインパクトをもたらしており、画像認識や自然言語処理など、多くの分野で広く利用されています。 このコンテンツでは、ディープラーニングの中心的な […]
03/17/2023 / 最終更新日時 : 02/02/2024 bluest Python 【python】畳み込みニューラルネットワークによる画像判別プログラムの開発 畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）は、画像認識や物体検出などのコンピュータビジョンタスクに広く使用されるディープラーニングの一種です。 CNNは、局所的な […]
03/10/2023 / 最終更新日時 : 10/30/2024 bluest Python 【Leave-one-out】データ量が少ない時に使うクロスバリデーション|python こんにちは、青の統計学です。 今回はデータ量が少ない時に有効な交差検証法の一種、Leave-one-outCVを紹介いたします。 Leave one out CV Leave-One-Out Cross-Validati […]
03/05/2023 / 最終更新日時 : 11/17/2023 bluest Python 【python】主成分分析(+回帰)の仕組みとコード例|教師なし学習 こんにちは、青の統計学です。 今回は教師なし学習の一つ「主成分分析」について解説いたします。 以下の記事よりも数学的背景を重めに取り扱っております。 【共線性解決!?】pythonで主成分分析(PCA)をやってみた 主成 […]
02/14/2023 / 最終更新日時 : 09/15/2024 bluest 大学数学 【統計検定】有限母集団修正についてわかりやすく解説｜無限母集団との違い 有限母集団修正（Finite Population Correction, FPC） 有限母集団修正とは、有限母集団からの標本抽出に関連するバイアスを補正するための手法です。 まず、モチベーションから確認していきましょう […]
02/14/2023 / 最終更新日時 : 11/03/2024 bluest 大学数学 ゼロ過剰ポアソン分布（ZIP分布）をわかりやすく解説 ゼロ過剰ポアソン分布とは カウントデータ（離散的な非負整数値）を分析する際、ポアソン分布がよく使用されます。 しかし、実際のデータでは「0」の観測値が理論上の予測よりも多く出現することがあります。このような現象に対応する […]
01/29/2023 / 最終更新日時 : 04/13/2024 bluest Python 【SHAP】特徴量重要度や寄与度、限界効果を意思決定者にうまく伝えたい話|python これは直近仕事で抱えている問題を整理するために書き上げたコンテンツです。 今回は、prediction(予測)ではなくidentification(識別)に関する議論です。 kaggle等のコンペでは、予測に重きが置かれ […]
01/28/2023 / 最終更新日時 : 11/17/2024 bluest 大学数学 【例題あり】一様分布についてわかりやすく解説 一様分布 一様分布は最もシンプルな連続確率分布の一つで、「同じ確率で起こる」という直感的な概念を数学的に表現したものです。 例えばこんな感じです。 では、早速みていきましょう。 連続型一様分布 一様分布の特徴の一つが、連 […]
01/21/2023 / 最終更新日時 : 04/27/2024 bluest Python 【python】Lasso(ラッソ)回帰で疎なデータに対応しよう|機械学習 こんにちは、青の統計学です。 今回は、スパース学習の代表例である、Lasso(回帰)について解説いたします。 正則化項にL2ノルムを使う、リッジ回帰については、以下のコンテンツをご覧ください。 【python】Ridge […]
01/19/2023 / 最終更新日時 : 05/01/2023 bluest Python 【アンサンブル学習】ブートストラップ法をpythonで実装|バギング 今回は、ブートストラップ法を使って推定器を複数作り、予測値を出してみます。 pythonでの実装になるので、Rでの実装に興味がある方は以下のコンテンツをご覧ください。 【少ないデータを多く見せる】ブートストラップ法につい […]
01/13/2023 / 最終更新日時 : 01/07/2024 bluest 因果推論 成田悠輔教授の論文でも使われた回帰不連続デザイン(RDD)を学ぶ|python 今回は、子供に対する教育機関の因果効果を分析した、成田悠輔教授の論文を通して、回帰不連続デザインを解説いたします。 参照文献：Regression Discontinuity in Serial Dictatorship […]
01/08/2023 / 最終更新日時 : 06/02/2024 bluest 大学数学 【統計検定】フィッシャー情報量とクラメール・ラオの不等式について解説|python こんにちは、青の統計学です。 今回は、正規分布を例に取って、フィッシャー情報量とクラメール・ラオの不等式について深掘りできればと思います。 統計検定準一級の試験範囲にもなっておりますので、この機会に是非理解していきましょ […]
01/03/2023 / 最終更新日時 : 09/13/2024 bluest 推測統計学 【論文解説】多重共線性は回帰分析にどのような影響を与えるのか こんにちは、青の統計学です。 今回は、多重共線性への理解を深め、対処などを考察するために論文を読んでみました。 多変量解析をするとなると、大抵はマルチコ（多重共線性）の壁にあたります。 そこで正確な理解をした方が良いと感 […]
12/30/2022 / 最終更新日時 : 09/07/2024 bluest 推測統計学 【仮説検定】p値をゼロから解説｜第一種の過誤,第二種の過誤,検出力 こんにちは、青の統計学です。 p値や有意水準の意味を正しく理解しているでしょうか？ 実験計画や分析報告等で、正しく指標を使うためにも統計的仮説検定の正確な理解はとても大事です。 まず最初に大事なことを語りますが、P値や有 […]
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 : 09/22/2024 bluest Python 【Box-Cox変換】様々な非線形変換について|python 今回は、モデル選択やパラメータチューニングの前に行う、特徴量エンジニアリングについて解説いたします。 中でも、非線形変換は特徴量の偏った分布を正規分布に近づけたりすることができ、高い精度につながることが多いです。 変数変 […]
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 […]
12/18/2022 / 最終更新日時 : 05/01/2023 bluest Python 【ランダムフォレスト】ブートストラップ法を決定木に応用|python 今回は、決定木に対するバギングの拡張系アルゴリズムである「ランダムフォレスト(random forest)」を解説いたします。 アンサンブル手法のひとつである、バギングについても解説します。 決定木について復習したい方は […]
12/16/2022 / 最終更新日時 : 09/09/2023 bluest Python 【多変量解析】ROC曲線とAUCによる判別分析|python 機械学習の問題は回帰問題と分類問題に大別されます。 そして、分類問題の指標でよく扱われるかつ、不均衡問題で威力を発揮する「ROC曲線」と「AUC」について今回は解説していきます。 統計検定準一級の範囲にもしっかり入ってお […]
12/15/2022 / 最終更新日時 : 09/09/2024 bluest Python 【python】Ridge(リッジ)回帰で多重共線性を解決する話 リッジ回帰とは、重回帰分析の一つであり、機械学習には厄介な「多重共線性」の影響を少なくできる手法のひとつです。 複雑なデータをモデルに当てはめるときには、一般に多くの説明変数を使って表現をしますが、 説明変数が増えるほど […]
12/07/2022 / 最終更新日時 : 11/11/2023 bluest Python 【XGB】交差検証法を使った勾配ブースティング決定木の実装|python 今回は、kaggleなどのデータ分析コンペでもよく使われる「勾配ブースティング決定木アルゴリズム」の解説を行います。 このコンテンツでわかること ・実際中身でどのような計算をしているのか ・コード例 勾配ブースティング決 […]
12/02/2022 / 最終更新日時 : 04/22/2024 bluest Python 【Sequential】Kerasを使ったニューラルネットワーク|python こんにちは、青の統計学です。 今回はニューラルネットワークについて解説していきます。 【機械学習】単回帰分析をpythonで実装してみましょうで少し触れましたが、 目的変数に対して非線形活性化関数(例えばシグモイド関数) […]
