統計学の専門家ではないため、内容に責任は持ちません。内容に間違いがあれば、指摘してくださると幸いです。できる限り訂正していきます。 ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです．数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です．引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください． 以下，エラッタ． * 52 of 80：KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80：2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80：AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of
CEDEC2014にて発表させていただいた内容です。 発表日時 : 2014年9月4日(木) 13:30～14:30 公式URL : http://cedec.cesa.or.jp/2014/session/BP/16553.html 中継URL : http://www.ustream.tv/channel/cedec-ust-c Mobage Developers blogでの予告 : http://developers.mobage.jp/blog/notice-of-cedec2014 反応 : togetter等でとりまとめ予定 セッションの内容 ■ビッグデータという言葉が一般化しつつある昨今、より重要なのは、データを適切に解釈し、価値を生み出す「アナリティクス（分析）」であると言われています。ゲームアプリやソーシャルゲームの世界においても、データからどのようにゲームを面白くする
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ホゲェ〜 なんか色々とまとめといた方が良さそうだ。 自分にとって数が多くて意味がわからんし。 まだ社内データは収集する環境を整えている状態だ。 整えているといってもできてるんだけど、 なんか色々と新しいツールが出てくるしそれに追っついて 書き換えちゃったりを繰り返している。 意味がわからなくなってきたのでまとめてみよう。 社内で共有するにはQiitaに上げたほうが良さそう。 あげちゃまずいものは書いてないつもりだ。 まずかったら消す。 データ解析チームが何やってるのかをまとめてみた。 各担当者の名前を出して問題なさそうなら出そうかなあ
進撃の巨人を読んだことない人がデータだけでキャラを推測してみる - あんちべ！というのが面白そうだったので、毎度おなじみのラブライブ!でネットワーク解析をしてみる。 pixivの小説からタグを取ってくる。作業は pixiv というフォルダとする。 # Rで tag <- "ラブライブ" page <- 1000 urls <- paste("http://spapi.pixiv.net/iphone/search_novel.php?s_mode=s_tag&p=", seq(page), "&word=", tag, sep="") write.table(urls, "urls.txt", row.names=FALSE, col.names=FALSE, quote=FALSE) こうして出来た urls.txt を wget を使って取得する。 # ターミナルで cd pixiv
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