あけましておめでとうございます。本年もよろしくお願いいたしますー。ということで新年最初の記事なんですが、新年早々にask.fmでこんな質問をいただきましてですね。 はじめまして．ブログ記事で勉強させて頂いております． 生存分析（COX比例ハザード解析）における多変量解析の変数選択およびモデル評価の指標としてAICおよびc-indexがありますが，いずれが優れた方法と思われますか． 10個の独立変数を1つに合成した変数Aと，3個の独立変数を1つに合成した変数Bとではいずれが予後予測能力が優れているか比較したいのです．変数Bの有する独立変数を変数Aは全て有しています． 実はCoxの比例ハザードモデルを僕自身は今までのところ実務では使ったことがなくてですね、知ったかぶりできるかどうかも微妙なラインなんですが（汗）、自分の勉強も兼ねて「AICとc-index (concordance index)
このシリーズ記事では、Rで*1色々な機械学習のアルゴリズムについて、それらがどんなものなのかを簡単なデータに対して分離超平面・決定境界を描きながら見てきました。 パッケージユーザーのための機械学習(1)：決定木 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ パッケージユーザーのための機械学習(2)：ロジスティック回帰 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ パッケージユーザーのための機械学習(3)：サポートベクターマシン(SVM) - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ パッケージユーザーのための機械学習(4)：ニューラルネットワーク - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ パッケージユーザーのための機械学習(5)：ランダムフォレスト - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ ということで今回はおさらいとして、これまで見てきた教師あり学習同士で分離超平面・決定境界のプ
（前回記事はこちらから） ベイジアンの知識もいい加減な僕がこんなシリーズ記事を書くとかほとんどギャグの領域なんですが（汗）*1、2回目の今回の記事ではそもそもMCMCって何だったっけ？ってところから始めようと思います。 今回参考にするのは、主に久保先生の緑本です。そもそもGLM～GLMM～階層ベイズ＋空間統計学について生態学研究をモチーフに分かりやすく書かれた本ですが、後半はMCMCの話題で統一されています。 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学) 作者: 久保拓弥出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2012/05/19メディア: 単行本購入: 16人 クリック: 163回この商品を含むブログ (18件) を見る MCMCまわりでは他にも非常に多くの良書がありますが、「初心者向けにも分かりやすくて」「段階を追って」「なぜ
本シリーズ記事のカテゴリからPythonが消えて久しい今日この頃ですが、皆様いかがお過ごしでしょうか*1。とかいう前口上はどうでも良くて、とっとと今回のお題に入りましょう。今回はクラスタリングのド定番、K-means（k平均）クラスタリングです。 K-meansはどの本にも載っている手法なので参考文献には何を挙げても良い気がしますが、とりあえずこれまたド定番ということで相変わらずはじパタを挙げておきます。 はじめてのパターン認識 作者: 平井有三出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2012/07/31メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 1人 クリック: 7回この商品を含むブログ (4件) を見る ちなみにPRMLでも下巻のp.140-146で触れてて*2、K-meansアルゴリズムとEMアルゴリズムとの類似点についてもコメントがあります。この辺はまた後で触れることにしましょう。 ま
さて、教師あり学習の方はひと段落ついたので、今度は教師なし学習の話をやっていこうかと思います。と言っても僕が知っている範囲でなおかつ常用するような教師なし学習はRでの実装が割と貧弱なので、シリーズとしてはあまり面白くない感じになりそうです（笑）*1。一応、単なるプランですが 階層的クラスタリング k-meansクラスタリング 主成分分析・独立成分分析 混合正規分布（EMアルゴリズム） 混合ディリクレ過程 あたりを取り上げれば良いのかなと思ってます*2。教師あり学習5編との比較のために、相変わらずサンプルデータにXORパターンとか使おうかなとは考えてますが、もしかしたら面白くないからとかいう理由でサンプルデータは変えるかもしれませんので悪しからず。 今回は階層的クラスタリングからいってみましょう。あれですよ、ウォード法とか出てくるアレです。僕は実は怠慢なのであまり教師なし学習に関する書籍は持
統計学的検定の話を始めたら自分の勉強の方が止まらなくなってしまったので（笑）、ついでにやってみようと思います。ちなみにこの記事は前回のやたらブクマを集めた記事の続きみたいなものです。 そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 例えば有意ではないという結果になった時にそれが「実際に帰無仮説が真」なのか「単にサンプルサイズが小さくて検出力が足りないだけ」なのか判断せよという問題。前者なら果てしなくサンプルサイズを大きくしても有意にはならないし、後者なら今度は効果量(effect size)のことを考えなければいけません。 というように前回の記事では検出力(statistical power)と効果量(effect size)について触れたんですが、タイムリーに先日の第36回TokyoRでその辺の話をしてきたので*1、そ
Mathematical Proof Reveals How To Make The Internet More Earthquake-Proof Decentralised networks are naturally robust against certain types of attack. Now one mathematician says advanced geometry shows how to make them even more robust. One of the common myths about the internet is that it was originally designed during the Cold War to survive nuclear attack. Historians of the internet are quick t
Glass is still a pain to use, but a few apps reveal what it could become. Aside from the fact that it’s not yet publicly available, there are plenty of reasons to not wear Google Glass even if you get the chance. To name just a few: it’s expensive, it looks and feels weird, it doesn’t work that well, and, whether you’re at home or walking down the street, people will stare at you and the small, pr
先日、恵比寿のジョエル・ロブションに行く機会があった。身内にちょっとしたお祝い事があり、僕も曲がりなりにもメルマガでレストラン評論をやっているので、2014年のミシュラン・ガイドに載っている三ツ星レストランはいちおう全部行ってアップデートしておこうと思っていたからだ。それで、いま東京に13軒ある三ツ星レストランのどれでもいいから行きたいところを予約しておいて、と言ってみた。どれでもいいから、と言いつつ、僕が行きたい三ツ星レストランはすでに決まっていて、そこをさり気なく提案すると、「えっ、どこでもいいの？ だったら、ジョエル・ロブションに行きたい！」と押し切られてしまい、ジョエル・ロブションに行くことになった。あんまりレストランなんか詳しくない人でもすぐに名前が出てくるあたり、ジョエル・ロブションのブランドはすごいなぁ、と思った次第である。 僕がこのレストランに行くのは、ものすごく久しぶりと
数と数の関係性を明らかにして、数の意味を理解したり別の数を計算する。それが方程式の役割で、鍵となるのは = で表す等号だ。数学は記号を使った言語であり、すべて言葉に翻訳できる。方程式であれば「〜と〜は」という主語で始まり、「等しい」という述語で終わる。 例えばアインシュタインの方程式「E=mc²」は、「物体のエネルギーは、その質量と、光の速さの2乗との積に等しい」と言葉で説明できる。ピタゴラスの定理「a²+b²=c²」なら、「直角三角形の斜辺の2乗は、隣り合った2つの辺の2乗の和に等しい」といった具合だ。 方程式には世界を変える力がある。自然の中に隠れているパターンを発見すると、科学技術のレベルが大きく飛躍する。それをドラマチックに丁寧に教えてくれるのが、数学者イアン・スチュアートによる『世界を変えた17の方程式』だ。 第1章 カバに乗った女房 ピタゴラスの定理 ピタゴラスは、直角三角形の
CRM（顧客関係管理）サイトを開設するメーカーが、最近増えていることにお気づきだろうか。よく知られた「CLUB Panasonic」や「コカ・コーラ パーク」ほど大規模な会員組織でなくとも、実利を手にできる。自社の製品、それ単体の良さだけで売れる時代は過ぎ去った。その良さに、顧客との関係性を重ね合わせることで、新たな価値が生まれ始めている。 最近の例では7月に味の素が「AJINOMOTO PARK」を開設し、サントリーホールディングスは6月に「サントリータウン」をスマートフォンに対応させて本格オープン。4月には、資生堂が「watashi+（ワタシプラス）」を開設――。 これらに共通するのは、大手メーカーによるCRM（顧客関係管理）サイトであることだ。このサイトは、企業が様々なコンテンツやサービスを提供するメディア的な自社サイトを運営し、顧客を中心に会員を集めて、メールなどを通じてコミュニケ
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