Science Blog
HRサイエンス研究所®︎
2019.05.12
GLM(一般化線形回帰)をPythonでやる(Poisson)
[latexpage]こんにちは。 今回はたまに聞くであろうGLM、すなわち、一般化線形回帰についてです。回帰といえば今まで線形回帰とかちょろっとやりました。せっかくなので回帰につ……
2019.02.10
Ridgeを数式から実装まで(理論)
[latexpage] こんにちは。 料理にはまっているkzです。 本日はリッジ回帰行きましょう。次回実装します。🐷 Ridge Regression 過学習を防ごうということで導入された正則……
2018.11.12
線形回帰って何?
[latexpage] こんにちは、本日はとりあえず実装をする前に、パパッとデータの確認です。 $$ y = 3x - 4 + noise $$ で二つ作りました。見ての通り上……
2018.11.08
ねぇPython、線形回帰って何?(理論編)
[latexpage] こんにちは。 勾配法を終えました。差分法も終えました。目的関数も終えました。いい流れですねえ。余談ですが最近、友人に機械学習の入門書を選んでくれと言われ書店へ行ったのですが……
2024.03.17
仕事での促進焦点と防止焦点
その他
2023.05.26
技術書典14にHRサイエンスに関する書籍を出版してきました
2023.03.09
質問紙法によるデータ収集には仮説が大切である理由
2022.08.19
Implicit feedbackデータにおけるnegative sampling
推薦システム
2022.07.05
分布形状の可視化法:ヒストグラムと累積分布(eCDF)どちらがよいか?
データ分析
HRサイエンス研究所の研究員、エンジニアによるサイエンスブログです。データの科学、人と組織の科学の2つを武器に挑戦を続けています。2つの科学に関する知見や技術情報などを発信しています。
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