おちゃ @ochaochaocha3 今日の日経 2 面のこのグラフは妥当なのだろうか。「相関」というには左のぐじゃぐじゃなデータが邪魔そうだし、上にぽつんとある点に引っ張られているような。 少子化対策より交付金？ nikkei.com/paper/article/… pic.twitter.com/3ZEV63InZw 2014-10-29 07:25:25
5. どんなグラフィカルモデルがあるか？ マルコフ確率場 （Markov Random Field） ベイジアンネットワーク （Bayesian Network） ＊これらの下位モデルとして，有向木や無向木がある．また，無向リンクと 有向リンクの両方からなる連鎖グラフ（chain graph）というものもある． 無向グラフィカルグラフ 有向グラフィカルグラフ UGM: Undirected Graphical Model DGM: Directed Graphical Model 6. どんな応用があるか？ モデル 応用例 補足 マルコフ確率場 画像復元・修復， 領域分割，画像合成， ステレオ照合, etc. 画素ベースの手法が多い．画素間 の因果関係を決めることが難しい ため，矢印を引きにくい． ベイジアン ネットワーク 物体追跡， ジェスチャ認識, etc. 系列データに対する手法が多
最初の１年で読むべき本を考える 私の統計学の理解はまだまだ初歩レベルに留まっていますが、昨日飲んでる時に「初心者向けの統計の本ってどういうのが分かりやすいですか」というようなことを訊かれて、「俺に訊かれてもあまり参考には……」とか思う一方、まだ初歩レベルの位置にいる人間だからこそ言える「この本が分かりやすかったよ論」ってのもあるよなと思ったので、現時点での読書感想みたいなものをメモしておきます。一昨年、統計の勉強を始めた頃の自分にむかって書いてる感じです。 理系の人とか、ある程度統計の理解ができている人からみれば、「本質的な理解のためにはもっと難しい本がいいよ」ってなるかも知れませんが、「いやそんな難しいの勧められても独学のモチベーションが続かねーよ」っていう立場でまとめておきますｗ ここでは、 統計の勉強はしたことがなく、標準偏差とか言われても意味分からない プログラミングも全くわからな
興味を持ち続けていた統計解析や、R言語の勉強をはじめました！ まだまだ初歩の初歩ですが、この記事がいつか偉大な一歩になれるように頑張っていく所存ですw まずは、R言語や統計解析に関する入門記事や、モチベーションがアップしそうな記事をまとめていきます！ (02/23 11:00) 初学者の人にお勧めな資料にフォーカスしてまとめ直し 🍮 [スライド] 統計学入門 統計学の全体像をつかむのに最適なスライドです。初歩…とはちょっと呼べないくらい内容が深いです！ 🏈 [スライド] 初めての「R」 統計解析を始めるときにWindowsな方も、Macな方もとっつきやすのが『R』です。このRを完全初心者をターゲットに説明をしていただけている資料です。超わかりやすいです！ 🍄 [デスクトップアプリケーション] R用のIDE: RStudioRStudio RStudioはR言語用のIDEです。Wind
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