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ushi-goroshiの雑記帳

統計や機械学習の話題を中心に、思うがままに

Caffeその②

前回(Caffeその① - ushi-goroshiの雑記帳)の続きです。

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Caffeその①

ディープラーニング、特に画像認識で大変メジャーなライブラリであるCaffeを使用してみましたので、その際の手順をメモしておきます。今回はインストール。

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統計モデルに思うこと

機械学習人工知能が認知されるにつれ、従来のデータ分析者が使用していたモデルという言葉の意味が変わってきたように思います。今日は自分なりに、統計モデルの意味について考えてみます。

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人工知能って何ですか

今日、ニュースを見ていたらこんな記事がありました。

人工知能が株式市場で存在感、学識者驚く的中率68%-将来8割可能も - Bloomberg

株式の将来予測に人工知能を用いることで上昇/下降を精度よく的中させることが可能であるとのことです。私は投資家ではないので的中率68%というのがどれほど凄いことであるかはわかりませんが、どうやらかなりのパフォーマンスであるとのこと。羨ましいですね。

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Mac Book Airを買いました

こんにちは、ushi-goroshiです。
先日は冬とは思えないぐらいに暖かい日があり、春を感じる今日この頃です。

突然ですが、Macデビューを果たしました。
Mac Book Airを買いました。

これまでずっと何をやるにも会社貸与のPCを使用していたのですが、Windows環境だとやりにくいことが色々あったりします(例えばGoogleのTensorFlowはWindows用にはリリースされていなかったり)。
なのでずっとLinux環境を作りたいと思っていて、以下の方法を考えてみました。

結果としてはいずれも❌で、VMのインストールは認められておらず、Mac版の貸与PCはありませんでした。
AWSはイケるか?と思ったのですが、Linuxインスタンスに接続するためのPuTTYのインストール申請が通らないようです。

というわけで自前でデバイスを用意せざるを得ず、SurfaceMBAを悩んだ結果、どうせなら一度触ってみようということでMacデビューを果たしたという流れです。
無事にTensorFlowをインストールすることもできましたので、これから色々触ってみようと思います。

無作為抽出と無作為割り当て

こんにちは、ushi-goroshiです。
今日は(も)統計のお話。


有名なオンライン講座のcourseraでは統計学の講義もいくつかあります。
そのうちの一つ、Duke Universityの「Data Analysis and Statistical Inference」はRを使いながら統計の勉強ができる非常に親切な講義ですが、先日、この講義を見ていた際に無作為抽出と無作為割当の話がありました。
非常に大事な話なので、当ブログ本来の目的でもある備忘録として整理しておきます。

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SAS + R

ushi-goroshiです。
あけましておめでとうございます。


最近知ってとても衝撃だったのですが、統計解析ソフトとして有名なSASがなんと無料で使えます。

  • SAS University Edition

無償の統計ソフトウェア SAS University Edition | SAS

  • インストールなどを解説したページ

NIBLOG: 無料で SAS を使ってみよう


PCにVMware/Virtual Boxをインストール可能であれば今日からSASを利用することが可能です。もちろん商用利用不可ですが、SASを学べる環境はなかなか準備できないのでこの機会に是非触ってみてはいかがでしょう。なんせタダ!

最近SASはRのスクリプトを呼び出すProc Rというプロシジャが出来たそうなので、SASであらかた処理してしまい、手が届かない部分をRで処理するのが良いかもしれません。


余談ですが、最近はRと連携可能なソフトウェアが増えてきていますね。
しかしRは分析結果を「リスト」と呼ばれる形式で返したがる(これが便利なんです)ので、そういった正規化されていないデータを各ソフトウェアがどのように処理しているのか、大変気になります。
必要な情報だけを吸い出しているのだろうと想像はつくのですが、それだと汎用性に欠け、「Rと連携している」と言えるのかな、と。


「Rと連携できる!」という謳い文句は、要注意です。