SlideShare a Scribd company logo
チェビシェフの不等式
2014/06/14
@hoxo_m
自己紹介
• hoxo_m
某ECサイトでデータ分析をやっています
• RPubsRecent
RPubs の新着エントリを流す Twitter Bot
このお話はフィクションです。
• あなたは、とあるメーカー企業の
品質管理部門に勤務する社員です
• ある日、新製品開発に関して話が
あると上司に呼び出されました
上司の部屋で・・・
今、新製品を開発して
いてね
上司
は、はあ・・・
あなた
上司の部屋で・・・
製品評価段階に
来ているんだ
上司
はい・・・
あなた
新製品:petter
• SFじゃない。人によりそうペットロボット
• 製品を一体作るのに 10 万円かかる
• 予算の都合上 10 体をサンプルとする
• 品質評価値
→ 不良品率を出してほしい
上司の部屋で・・・
不良品の出る確率が
3% 以下なら採算が
取れそうなんだ
上司
なるほど・・・
あなた
上司の部屋で・・・
というわけで
品質データから不良品率
を算出してほしい
上司
わかりました
あなた
問題
• 試作品 10 個に対して、それぞれ 0~10 の
品質評価値が算出されている
• この値が 0 か 1 なら不良品と判定する
• 実際の評価値:
10, 9, 10, 8, 9, 10, 6, 10, 10, 9
• ここから不良品率を出すことは可能か?
データ
• 10, 9, 10, 8, 9, 10, 6, 10, 10, 9
二項分布?
• X = {10, 9, 10, 8, 9, 10, 6, 10, 10, 9}
• 平均値 E[X] = 9.1
• 試行回数 n = 10
• 成功確率 p = E[X]/n = 0.91
• X ~ Binom(10, 0.91) ???
コルモゴロフ・スミノフ検定
• 帰無仮説:データが二項分布に従う
data <- c(10, 9, 10, 8, 9, 10, 6, 10, 10, 9)
size = 10
prob <- mean(data) / size
ks.test(data, "pbinom", size=size, prob=prob)
One-sample Kolmogorov-Smirnov test
data: data
D = 0.5, p-value = 0.01348
alternative hypothesis: two-sided
p < 0.05 なので棄却
上司の部屋で・・・
例の件、どうなったかね
上司
どうやら二項分布には
従わないようでして・・
あなた
上司の部屋で・・・
なにを
わけのわからないことを
言っておるんだ!
上司
すみません・・・
もう少し時間を下さい
あなた
さて、このあわれな子羊を救う方法は
あるのでしょうか?
チェビシェフの不等式
• パフヌーティー・リヴォーヴィッチ・
チェビシェフ(1821–1894)
– ロシアの数学の父
– 弟子:リアプノフ、マルコフ
– チェビシェフの不等式
http://ja.wikipedia.org/wiki/パフヌティ・チェビシェフ
  2
1
k
kXP  
チェビシェフの不等式
• 確率変数 X の平均 μ、標準偏差 σ が共に
有限ならば任意の k (>0) に対して
  2
1
k
kXP  
http://www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/toukei/cebysev/cebysev.htm
どんな確率分布に対しても成り立つ!
チェビシェフの不等式
• データ: 10, 9, 10, 8, 9, 10, 6, 10, 10, 9
• 平均値: 9.1 標準偏差: 1.29
• 不良品である確率
• チェビシェフの不等式
   1.81.91  XPXP
  2
1
29.11.9
k
kXP 
チェビシェフの不等式
• したがって
1.829.1 k   2
1
1
k
XP ならば
3.629.1/1.8 k
025.0
1
2

k
  025.01  XP
上司の部屋で・・・
よくやった!
上司
というわけで
不良品率は 3% 以下で
あると言えます
あなた
こうして偉大な統計学者の力によって
あわれな子羊が救われたのであった
完

More Related Content

What's hot

双対性
双対性双対性
双対性
Yoichi Iwata
 
立花氏とのスライドメモ.pptx
立花氏とのスライドメモ.pptx立花氏とのスライドメモ.pptx
立花氏とのスライドメモ.pptx
rehacq
 
「顧客の声を聞かない」とはどういうことか
「顧客の声を聞かない」とはどういうことか「顧客の声を聞かない」とはどういうことか
「顧客の声を聞かない」とはどういうことか
Yoshiki Hayama
 
フーリエ変換と画像圧縮の仕組み
フーリエ変換と画像圧縮の仕組みフーリエ変換と画像圧縮の仕組み
フーリエ変換と画像圧縮の仕組み
yuichi takeda
 
ChatGPTは思ったほど賢くない
ChatGPTは思ったほど賢くないChatGPTは思ったほど賢くない
ChatGPTは思ったほど賢くない
Carnot Inc.
 
Mozilla Hubsが拓く新世代WebVRのススメ #HubsScrum
Mozilla Hubsが拓く新世代WebVRのススメ #HubsScrumMozilla Hubsが拓く新世代WebVRのススメ #HubsScrum
Mozilla Hubsが拓く新世代WebVRのススメ #HubsScrum
GREE VR Studio Lab
 
時系列分析による異常検知入門
時系列分析による異常検知入門時系列分析による異常検知入門
時系列分析による異常検知入門Yohei Sato
 
社内ドキュメント検索システム構築のノウハウ
社内ドキュメント検索システム構築のノウハウ社内ドキュメント検索システム構築のノウハウ
社内ドキュメント検索システム構築のノウハウ
Shinsuke Sugaya
 
セグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイント
セグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイントセグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイント
セグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイント
Naoto Tamiya
 
なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)
なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)
なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)
Mikiya Okuno
 
事業の進展とデータマネジメント体制の進歩(+プレトタイプの話)
事業の進展とデータマネジメント体制の進歩(+プレトタイプの話)事業の進展とデータマネジメント体制の進歩(+プレトタイプの話)
事業の進展とデータマネジメント体制の進歩(+プレトタイプの話)
Tokoroten Nakayama
 
データ基盤の3分類と進化的データモデリング #DPCT
データ基盤の3分類と進化的データモデリング #DPCTデータ基盤の3分類と進化的データモデリング #DPCT
データ基盤の3分類と進化的データモデリング #DPCT
@yuzutas0 Yokoyama
 
「再代入なんて、あるわけない」 ~ふつうのプログラマが関数型言語を知るべき理由~ (Gunma.web #5 2011/05/14)
「再代入なんて、あるわけない」 ~ふつうのプログラマが関数型言語を知るべき理由~ (Gunma.web #5 2011/05/14)「再代入なんて、あるわけない」 ~ふつうのプログラマが関数型言語を知るべき理由~ (Gunma.web #5 2011/05/14)
「再代入なんて、あるわけない」 ~ふつうのプログラマが関数型言語を知るべき理由~ (Gunma.web #5 2011/05/14)
parrotstudio
 
WebSocketのキホン
WebSocketのキホンWebSocketのキホン
WebSocketのキホンYou_Kinjoh
 
ひたすら楽してスライド作成
ひたすら楽してスライド作成ひたすら楽してスライド作成
ひたすら楽してスライド作成
Masanori Morise
 
「ウチの事業部の商品をWebサイト・アプリで目立たせて!」私だけじゃなかった! 社内政治と落としどころの見つけ方
「ウチの事業部の商品をWebサイト・アプリで目立たせて!」私だけじゃなかった! 社内政治と落としどころの見つけ方「ウチの事業部の商品をWebサイト・アプリで目立たせて!」私だけじゃなかった! 社内政治と落としどころの見つけ方
「ウチの事業部の商品をWebサイト・アプリで目立たせて!」私だけじゃなかった! 社内政治と落としどころの見つけ方
Yoshiki Hayama
 
プログラミングコンテストでの動的計画法
プログラミングコンテストでの動的計画法プログラミングコンテストでの動的計画法
プログラミングコンテストでの動的計画法Takuya Akiba
 
幾何コンテスト2013
幾何コンテスト2013幾何コンテスト2013
幾何コンテスト2013Naoto Mizuno
 
「ユーザーを理解するって言うほどカンタンじゃないよね」 UXデザイン・UXリサーチをもう一度ちゃんと理解しよう!
「ユーザーを理解するって言うほどカンタンじゃないよね」 UXデザイン・UXリサーチをもう一度ちゃんと理解しよう!「ユーザーを理解するって言うほどカンタンじゃないよね」 UXデザイン・UXリサーチをもう一度ちゃんと理解しよう!
「ユーザーを理解するって言うほどカンタンじゃないよね」 UXデザイン・UXリサーチをもう一度ちゃんと理解しよう!
Yoshiki Hayama
 

What's hot (20)

双対性
双対性双対性
双対性
 
立花氏とのスライドメモ.pptx
立花氏とのスライドメモ.pptx立花氏とのスライドメモ.pptx
立花氏とのスライドメモ.pptx
 
「顧客の声を聞かない」とはどういうことか
「顧客の声を聞かない」とはどういうことか「顧客の声を聞かない」とはどういうことか
「顧客の声を聞かない」とはどういうことか
 
Binary indexed tree
Binary indexed treeBinary indexed tree
Binary indexed tree
 
フーリエ変換と画像圧縮の仕組み
フーリエ変換と画像圧縮の仕組みフーリエ変換と画像圧縮の仕組み
フーリエ変換と画像圧縮の仕組み
 
ChatGPTは思ったほど賢くない
ChatGPTは思ったほど賢くないChatGPTは思ったほど賢くない
ChatGPTは思ったほど賢くない
 
Mozilla Hubsが拓く新世代WebVRのススメ #HubsScrum
Mozilla Hubsが拓く新世代WebVRのススメ #HubsScrumMozilla Hubsが拓く新世代WebVRのススメ #HubsScrum
Mozilla Hubsが拓く新世代WebVRのススメ #HubsScrum
 
時系列分析による異常検知入門
時系列分析による異常検知入門時系列分析による異常検知入門
時系列分析による異常検知入門
 
社内ドキュメント検索システム構築のノウハウ
社内ドキュメント検索システム構築のノウハウ社内ドキュメント検索システム構築のノウハウ
社内ドキュメント検索システム構築のノウハウ
 
セグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイント
セグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイントセグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイント
セグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイント
 
なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)
なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)
なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)
 
事業の進展とデータマネジメント体制の進歩(+プレトタイプの話)
事業の進展とデータマネジメント体制の進歩(+プレトタイプの話)事業の進展とデータマネジメント体制の進歩(+プレトタイプの話)
事業の進展とデータマネジメント体制の進歩(+プレトタイプの話)
 
データ基盤の3分類と進化的データモデリング #DPCT
データ基盤の3分類と進化的データモデリング #DPCTデータ基盤の3分類と進化的データモデリング #DPCT
データ基盤の3分類と進化的データモデリング #DPCT
 
「再代入なんて、あるわけない」 ~ふつうのプログラマが関数型言語を知るべき理由~ (Gunma.web #5 2011/05/14)
「再代入なんて、あるわけない」 ~ふつうのプログラマが関数型言語を知るべき理由~ (Gunma.web #5 2011/05/14)「再代入なんて、あるわけない」 ~ふつうのプログラマが関数型言語を知るべき理由~ (Gunma.web #5 2011/05/14)
「再代入なんて、あるわけない」 ~ふつうのプログラマが関数型言語を知るべき理由~ (Gunma.web #5 2011/05/14)
 
WebSocketのキホン
WebSocketのキホンWebSocketのキホン
WebSocketのキホン
 
ひたすら楽してスライド作成
ひたすら楽してスライド作成ひたすら楽してスライド作成
ひたすら楽してスライド作成
 
「ウチの事業部の商品をWebサイト・アプリで目立たせて!」私だけじゃなかった! 社内政治と落としどころの見つけ方
「ウチの事業部の商品をWebサイト・アプリで目立たせて!」私だけじゃなかった! 社内政治と落としどころの見つけ方「ウチの事業部の商品をWebサイト・アプリで目立たせて!」私だけじゃなかった! 社内政治と落としどころの見つけ方
「ウチの事業部の商品をWebサイト・アプリで目立たせて!」私だけじゃなかった! 社内政治と落としどころの見つけ方
 
プログラミングコンテストでの動的計画法
プログラミングコンテストでの動的計画法プログラミングコンテストでの動的計画法
プログラミングコンテストでの動的計画法
 
幾何コンテスト2013
幾何コンテスト2013幾何コンテスト2013
幾何コンテスト2013
 
「ユーザーを理解するって言うほどカンタンじゃないよね」 UXデザイン・UXリサーチをもう一度ちゃんと理解しよう!
「ユーザーを理解するって言うほどカンタンじゃないよね」 UXデザイン・UXリサーチをもう一度ちゃんと理解しよう!「ユーザーを理解するって言うほどカンタンじゃないよね」 UXデザイン・UXリサーチをもう一度ちゃんと理解しよう!
「ユーザーを理解するって言うほどカンタンじゃないよね」 UXデザイン・UXリサーチをもう一度ちゃんと理解しよう!
 

Viewers also liked

ハイブリッド型樹木法
ハイブリッド型樹木法ハイブリッド型樹木法
ハイブリッド型樹木法Mitsuo Shimohata
 
Tokyo r38
Tokyo r38Tokyo r38
Tokyo r38
Takashi Minoda
 
Dynamic panel in tokyo r
Dynamic panel in tokyo rDynamic panel in tokyo r
Dynamic panel in tokyo rShota Yasui
 
20140614 tokyo r lt
20140614 tokyo r lt 20140614 tokyo r lt
20140614 tokyo r lt tetsuro ito
 
TokyoR40
TokyoR40TokyoR40
独立成分分析とPerfume
独立成分分析とPerfume独立成分分析とPerfume
独立成分分析とPerfume
Yurie Oka
 
Stan で欠測データの相関係数を推定してみた
Stan で欠測データの相関係数を推定してみたStan で欠測データの相関係数を推定してみた
Stan で欠測データの相関係数を推定してみたhoxo_m
 
5分でわかるベイズ確率
5分でわかるベイズ確率5分でわかるベイズ確率
5分でわかるベイズ確率hoxo_m
 
人生を豊かにする線形代数学
人生を豊かにする線形代数学人生を豊かにする線形代数学
人生を豊かにする線形代数学
Fumiya Watanabe
 
RPubs とその Bot たち
RPubs とその Bot たちRPubs とその Bot たち
RPubs とその Bot たちhoxo_m
 
Yahoo150522
Yahoo150522Yahoo150522
Yahoo150522
kyutoku
 
R高速化
R高速化R高速化
R高速化
Monta Yashi
 
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)hoxo_m
 
統計的学習の基礎 4.4~
統計的学習の基礎 4.4~統計的学習の基礎 4.4~
統計的学習の基礎 4.4~
Atsushi Hayakawa
 
Dslt祭り2夜
Dslt祭り2夜Dslt祭り2夜
Dslt祭り2夜
Akifumi Eguchi
 
初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと
初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと
初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと
__john_smith__
 
rstanで個人のパラメーターを推定した話
rstanで個人のパラメーターを推定した話rstanで個人のパラメーターを推定した話
rstanで個人のパラメーターを推定した話
Yuya Matsumura
 

Viewers also liked (20)

ハイブリッド型樹木法
ハイブリッド型樹木法ハイブリッド型樹木法
ハイブリッド型樹木法
 
Tokyo r38
Tokyo r38Tokyo r38
Tokyo r38
 
Dynamic panel in tokyo r
Dynamic panel in tokyo rDynamic panel in tokyo r
Dynamic panel in tokyo r
 
20140614 tokyo r lt
20140614 tokyo r lt 20140614 tokyo r lt
20140614 tokyo r lt
 
Tokyo r39 beginner
Tokyo r39 beginnerTokyo r39 beginner
Tokyo r39 beginner
 
TokyoR40
TokyoR40TokyoR40
TokyoR40
 
R勉強会40回lt
R勉強会40回ltR勉強会40回lt
R勉強会40回lt
 
独立成分分析とPerfume
独立成分分析とPerfume独立成分分析とPerfume
独立成分分析とPerfume
 
Stan で欠測データの相関係数を推定してみた
Stan で欠測データの相関係数を推定してみたStan で欠測データの相関係数を推定してみた
Stan で欠測データの相関係数を推定してみた
 
5分でわかるベイズ確率
5分でわかるベイズ確率5分でわかるベイズ確率
5分でわかるベイズ確率
 
人生を豊かにする線形代数学
人生を豊かにする線形代数学人生を豊かにする線形代数学
人生を豊かにする線形代数学
 
RPubs とその Bot たち
RPubs とその Bot たちRPubs とその Bot たち
RPubs とその Bot たち
 
Yahoo150522
Yahoo150522Yahoo150522
Yahoo150522
 
R高速化
R高速化R高速化
R高速化
 
StanTutorial
StanTutorialStanTutorial
StanTutorial
 
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
 
統計的学習の基礎 4.4~
統計的学習の基礎 4.4~統計的学習の基礎 4.4~
統計的学習の基礎 4.4~
 
Dslt祭り2夜
Dslt祭り2夜Dslt祭り2夜
Dslt祭り2夜
 
初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと
初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと
初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと
 
rstanで個人のパラメーターを推定した話
rstanで個人のパラメーターを推定した話rstanで個人のパラメーターを推定した話
rstanで個人のパラメーターを推定した話
 

More from hoxo_m

Shinyユーザのための非同期プログラミング入門
Shinyユーザのための非同期プログラミング入門Shinyユーザのための非同期プログラミング入門
Shinyユーザのための非同期プログラミング入門
hoxo_m
 
Prophet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツールProphet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツール
hoxo_m
 
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツールProphet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
hoxo_m
 
機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門
hoxo_m
 
学習係数
学習係数学習係数
学習係数
hoxo_m
 
Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツールProphet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
hoxo_m
 
AJAXサイトの情報をWebスクレイピング
AJAXサイトの情報をWebスクレイピングAJAXサイトの情報をWebスクレイピング
AJAXサイトの情報をWebスクレイピング
hoxo_m
 
高速なガンマ分布の最尤推定法について
高速なガンマ分布の最尤推定法について高速なガンマ分布の最尤推定法について
高速なガンマ分布の最尤推定法について
hoxo_m
 
経験過程
経験過程経験過程
経験過程
hoxo_m
 
確率論基礎
確率論基礎確率論基礎
確率論基礎
hoxo_m
 
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るなシンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
hoxo_m
 
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
hoxo_m
 
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
hoxo_m
 
階層モデルの分散パラメータの事前分布について
階層モデルの分散パラメータの事前分布について階層モデルの分散パラメータの事前分布について
階層モデルの分散パラメータの事前分布について
hoxo_m
 
トピックモデルの評価指標 Coherence 研究まとめ #トピ本
トピックモデルの評価指標 Coherence 研究まとめ #トピ本トピックモデルの評価指標 Coherence 研究まとめ #トピ本
トピックモデルの評価指標 Coherence 研究まとめ #トピ本
hoxo_m
 
トピックモデルによる統計的潜在意味解析読書会 3.7 評価方法 - 3.9 モデル選択 #トピ本
トピックモデルによる統計的潜在意味解析読書会 3.7 評価方法 - 3.9 モデル選択 #トピ本トピックモデルによる統計的潜在意味解析読書会 3.7 評価方法 - 3.9 モデル選択 #トピ本
トピックモデルによる統計的潜在意味解析読書会 3.7 評価方法 - 3.9 モデル選択 #トピ本
hoxo_m
 
協調フィルタリング入門
協調フィルタリング入門協調フィルタリング入門
協調フィルタリング入門
hoxo_m
 
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみたカップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみたhoxo_m
 
swirl パッケージでインタラクティブ学習
swirl パッケージでインタラクティブ学習swirl パッケージでインタラクティブ学習
swirl パッケージでインタラクティブ学習hoxo_m
 

More from hoxo_m (19)

Shinyユーザのための非同期プログラミング入門
Shinyユーザのための非同期プログラミング入門Shinyユーザのための非同期プログラミング入門
Shinyユーザのための非同期プログラミング入門
 
Prophet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツールProphet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツール
 
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツールProphet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
 
機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門
 
学習係数
学習係数学習係数
学習係数
 
Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツールProphet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
 
AJAXサイトの情報をWebスクレイピング
AJAXサイトの情報をWebスクレイピングAJAXサイトの情報をWebスクレイピング
AJAXサイトの情報をWebスクレイピング
 
高速なガンマ分布の最尤推定法について
高速なガンマ分布の最尤推定法について高速なガンマ分布の最尤推定法について
高速なガンマ分布の最尤推定法について
 
経験過程
経験過程経験過程
経験過程
 
確率論基礎
確率論基礎確率論基礎
確率論基礎
 
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るなシンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
 
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
 
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
 
階層モデルの分散パラメータの事前分布について
階層モデルの分散パラメータの事前分布について階層モデルの分散パラメータの事前分布について
階層モデルの分散パラメータの事前分布について
 
トピックモデルの評価指標 Coherence 研究まとめ #トピ本
トピックモデルの評価指標 Coherence 研究まとめ #トピ本トピックモデルの評価指標 Coherence 研究まとめ #トピ本
トピックモデルの評価指標 Coherence 研究まとめ #トピ本
 
トピックモデルによる統計的潜在意味解析読書会 3.7 評価方法 - 3.9 モデル選択 #トピ本
トピックモデルによる統計的潜在意味解析読書会 3.7 評価方法 - 3.9 モデル選択 #トピ本トピックモデルによる統計的潜在意味解析読書会 3.7 評価方法 - 3.9 モデル選択 #トピ本
トピックモデルによる統計的潜在意味解析読書会 3.7 評価方法 - 3.9 モデル選択 #トピ本
 
協調フィルタリング入門
協調フィルタリング入門協調フィルタリング入門
協調フィルタリング入門
 
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみたカップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
 
swirl パッケージでインタラクティブ学習
swirl パッケージでインタラクティブ学習swirl パッケージでインタラクティブ学習
swirl パッケージでインタラクティブ学習
 

チェビシェフの不等式