Analytics– category –

ディープラーニングの画像認証に興味がある方向けに、Tensorflow（Keras）を用いてモデルを作成する方法について解説します。

「t分布について詳しく理解したい」「Pythonでt分布を描画する方法が知りたい」このような要望にお応えします。

「F分布について詳しく理解したい」「PythonでF分布を描画する方法を知りたい」このような要望にお応えします。

確率統計や機械学習分野で広く応用される「ナイーブベイズ分類」について詳しく解説。前半では「ナイーブベイズ分類の原理」について解説し、後半では「Python scikit-learnを用いた分類モデルのプログラミング方法」について言及。

Pythonを動かしながら統計学基礎を学びたい方向けに、おすすめの教材を紹介します。ハンズオンでの学習は高いスキル定着度が見込めますため、是非活用検討ください。

確率統計学における「条件付き確率」と「ベイズの定理」について詳しく解説しています。理解促進のため「事象と確率」についても概説しています。

「カイ二乗分布の概要を理解したい」「Pythonでカイ二乗分布を描画する方法が知りたい」このような要望にお応えします。

本記事では、正規分布の概要を紹介した上で、Pythonを用いて正規分布を描画する方法について解説します。

Pythonでアソシエーション分析を実践したい方向けに「Eclatを採用したアソシエーション分析モデルの作成方法」を詳しく解説します。

Python環境でのアソシエーション分析・レコメンド機能の作成に興味がある方向けに、Aprioriアルゴリズムを採用したアソシエーション分析手法を解説します。

アソシエーション・バスケット分析について詳しく知りたい方向けに、それぞれの分析概要・用途・評価指標（Support, Confidence, Lift）・レコメンド機能との位置付けなど幅広く解説します。

本記事ではPythonを用いてロジスティック回帰モデルを構築する方法について解説します。学習済みモデルを用いて予測性能を評価する方法も合わせて紹介します。