てんこです(^^)今日も元気ですか? 今日は、可愛い元気なゲストが来てくれたよ! しまなみレモンシスターズのお二人!!! ・・・あらため、「仮装姉妹」のお二人です♥(叶姉妹?? ?笑) 「第9回全国仮装大会inおのみち」 のお知らせに来てくれました!わーい! (^o^) 昨年は残念ながら中止になってしまいましたが、今年は「仮装大会リターンズ!」ということで、2年ぶりに開催されます! といっても、例年のような仮装パレードではなく、仮装&コスプレの動画を投稿するという形で開催されますよ♪ 締め切りは8月31日までです(^o^)グランプリ賞金20万円をめざしてみんなも応募してみてね! また、9月26日には、尾道国際ホテルで表彰式と、「そっくりさんコンテスト」もあるよ!このコンテストは、あらかじめエントリーが必要です♪ 元気なお二人に、私も元気を貰いました♪ いろんな行事が中止になる中、関係者の皆さんは、試行錯誤しながら、コロナ渦での新たな形を生み出していてすごい! ありがとうございます♪ ☆おまけ☆ 夕暮れ時、市役所の周りの街灯に灯りが灯り始めました(^^) アツサニマケズに過ごして行こうね! 尾道市（広島県）の10日間天気 | お天気ナビゲータ. また明日!
警報・注意報 [尾道市] 南部では、2日まで空気の乾燥した状態が続くため、火の取り扱いに注意してください。 2021年08月01日(日) 20時30分 気象庁発表 週間天気 08/04(水) 08/05(木) 08/06(金) 08/07(土) 08/08(日) 天気 晴れ時々曇り 晴れ 曇り時々晴れ 曇り 気温 25℃ / 34℃ 25℃ / 35℃ 26℃ / 34℃ 降水確率 30% 20% 40% 降水量 0mm/h 風向 北 北北東 風速 0m/s 1m/s 2m/s 湿度 82% 77% 80% 81% 80%
10日間天気 日付 08月05日 ( 木) 08月06日 ( 金) 08月07日 ( 土) 08月08日 ( 日) 08月09日 ( 月) 08月10日 ( 火) 08月11日 ( 水) 08月12日 天気 晴 晴 曇のち雨 雨 雨のち曇 曇時々雨 曇 気温 (℃) 31 22 31 24 28 24 29 26 30 25 30 24 降水 確率 10% 20% 70% 90% 80% 50% 気象予報士による解説記事 (日直予報士) こちらもおすすめ 西部(小田原)各地の天気 西部(小田原) 相模原市 相模原市緑区 相模原市中央区 相模原市南区 小田原市 秦野市 厚木市 伊勢原市 南足柄市 中井町 大井町 松田町 山北町 開成町 箱根町 真鶴町 湯河原町 愛川町 清川村 天気ガイド 衛星 天気図 雨雲 アメダス PM2. 5 注目の情報 お出かけスポットの週末天気 天気予報 観測 防災情報 指数情報 レジャー天気 季節特集 ラボ
NEWS 最新のニュースを読み込んでいます。 1時間ごと 今日明日 週間(10日間) 8月2日(月) 時刻 天気 降水量 気温 風 10:00 0mm/h 30℃ 3m/s 東 11:00 31℃ 3m/s 東南東 12:00 32℃ 4m/s 南東 13:00 33℃ 14:00 15:00 16:00 3m/s 南東 17:00 18:00 2m/s 南東 19:00 20:00 29℃ 1m/s 東南東 21:00 28℃ 1m/s 北北東 22:00 27℃ 1m/s 北 最高 33℃ 最低 23℃ 降水確率 ~6時 ~12時 ~18時 ~24時 -% 10% 0% 8月3日(火) 最低 24℃ 20% 30% 日 (曜日) 天気 最高気温 (℃) 最低気温 (℃) 降水確率 (%) 3 (火) 24℃ 4 (水) 5 (木) 23℃ 6 (金) 40% 7 (土) 8 (日) 60% 9 (月) 10 (火) 11 (水) 12 (木) 全国 広島県 尾道市 →他の都市を見る 広島県尾道市付近の天気 08:50 天気 晴れ 気温 30. 3℃ 湿度 73% 気圧 990hPa 風 東北東 4m/s 日の出 05:19 | 日の入 19:09 ライブ動画番組 広島県尾道市付近の観測値 時刻 気温 (℃) 風速 (m/s) 風向 降水量 (mm/h) 日照 (分) 08時 28. 9 3 北東 0 21 07時 27. 尾道市の服装指数 - 日本気象協会 tenki.jp. 5 1 北北東 0 31 06時 25. 6 1 北北東 0 0 05時 24. 9 1 北 0 0 04時 25. 5 1 北北東 0 0 続きを見る 生活指数 100 最高 54 まあまあ 0 心配なさそう 10 可能性低い 80 最高 89 最高 50 注意 15 残念 72 良い 25 少ない 10 難しそう 26 少し残念 90 チャンス大 0 必要ない 4 普通 31 過ごしやすい
てんこです(^o^)今日も暑いね! 今日は広島県に熱中症警戒アラートも発表されてるから、特に熱中症に注意が必要だね(>_<) 昨日の、尾道市役所の屋上からの風景でーす! 晴天!!! 美しすぎる!! 天気がいいと、さらに景色がくっきり見えるね♪ そして・・・東尾道の福利物産の敷地内に数十年に一度しか咲かない 竜舌蘭(リュウゼツラン) が咲いた、っていう話題を聞いて見に行って来たよ! わー! !大きい!6メートルくらいあるらしいよ 珍しいねー! リュウゼツランは、サボテンやアロエに似た植物で、メキシコやアメリカでは茎の絞り汁からテキーラが作られているそうですよ 見るだけで、なんだか幸せになれそう♥ 幸せのお裾分けを貰った気分(^o^) 明日から小学校は夏休みだね♪夏の思い出をたくさん作ってね♪ また明日ね!
ビッグデータの発展とともに、さまざまな分野の研究がデータ駆動型に変わってきて、データサイエンスも今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、講座やコースなども多く開催され、データサイエンティストを目指している人もたくさんいます。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します! Part I: データサイエンス概論 Part II: データサイエンスための数学 微分積分&線形代数 統計学 多変量解析 因果推論 ベイズ統計 統計モデリング Part III: データサイエンスためのコアスキル 機械学習 データマイニング SQL R Python 深層学習 強化学習 テキストマイニング&自然言語処理 前処理 Part IV: データサイエンスの関連知識 経済学 マーケティング 人工知能 データ可視化 Webスクレイピング ビッグデータ 1. 『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2. 【機械学習入門】パターン認識って何？基本や仕組みを徹底解説 | AIZINE（エーアイジン）. 『戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック』Foster Provost、Tom Fawcett著 本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。 3. 『データサイエンス入門』竹村彰通著 本書はデータの処理・分析に必要な情報学(コンピュータ科学)と統計学の基本知識をおさえ、またデータから新たな価値を引き出すスキルの学び方を紹介します。 4. 『その数学が戦略を決める』イアン・エアーズ著 本書では一貫して絶対計算(すべてを大量データに基づく数字を使って意思決定を行うこと)の利点を現実のいろいろな例から説いています。 5. 『プログラミングのための線形代数』堀玄、平岡和幸著 本書は、専門・非専門を問わずコンピュータにかかわる方を主な対象に想定した線形代数の参考書です。単に「線形代数プログラムの書き方」を解説する本ではなく、数学のプロでない読者に線形代数の本音を語ることが狙いです。 6.
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 人気の書籍ですので、読まれている方の中でも知っている方多いかと思います。 ニューラルネットワークをpythonで実装しながら仕組みが学べます。 後半、ディープラーニング(CNN)も実装します。 TensorFlowやKerasなどのフレームワークを普段使っているが、ディープラーニングの仕組みがわかっていない方には必ず読んでおきたい書籍です。 また数学の知識が必要になりますが、書籍内でも簡単には触れています。 2. ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 先ほど紹介したゼロから作るの続編です。 自然言語処理の内容で、word2vecやRNN/LSTMの分野をpythonのライブラリを使っている方で仕組みを理解したい方は是非読んでおきたい書籍です。 こちらも、数学の知識が必要になります。 3. 直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ ディープラーニングライブラリKerasを使ってプログラムを実装していきます。 数式が多少出てきますが、大半がpythonのプログラムなので、数学力が なくても読み進められます。 CNN、GAN、RNN、LSTM、Q-learningなどの範囲を扱っています。 4. 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書) AIってなに?ディープラーニングってなに?って方向けの書籍で、人工知能の歴史も踏まえて知りたい方にオススメの書籍です。 あとで紹介します、G検定公式テキストと合わせて読むとより理解が深まります。 人工知能や機械学習、ディープラーニングの概論を知りたい方は是非ご一読ください。数学の知識不要で読み進められます。 5. Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 機械学習プログラミングを始めたい方にオススメの書籍です。 scikit-learnを使って進めていきますが、数学の知識はなくても読み進められます。ですが、pythonの文法基礎、numpy、matplotlibなどの機械学習プログラミングでよく使うライブラリの基礎もある程度知っているとスムーズに理解できるかと思います。 6. 入門パターン認識と機械学習. scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 数学の知識必要で、内容もかなり充実しています。 大変オススメの一冊で、理論と実装を体系立てて身に付けられます。 全て読むのはなかなか重いですが、機械学習エンジニアを目指されているのであれば本書の内容は是非理解して欲しいです。 7.
pdfというリンクからダウンロードできます。 PRMLの機械学習アルゴリズムを実装して理解する PRMLのアルゴリズムをPython(ほぼNumpyだけ)で実装 松尾研の輪読会の資料 PRML輪読 #1, 2 ベイズに関しては、ほぼリンクだけで終わってしまいました。ちゃんと理解してからまとめようと思ったのですが、調べた内容がいつまでも下書きのまま残ってしまっているのも勿体無い気がしたので、一区切りということで公開することにしました。 他、初学者に役立つ情報あればありがたいです。いつかPRMLを読みこなして立派なベイジアンになりたいなと思っています。 Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
このスライドと出会ったのは論文に煮詰まっていた時のことです。 世はクリスマスイブとかいう聖夜のことでした。 64個からの変数選択と凶悪なマルチコ処理に追われて、何かを見失い、 ロジット・・・線形判別・・・あとなんだ、 SVM か・・・? そもそも 機械学習 ってなんだっけ?とか根本的な事を言い出した21時。 出会ったスライドがこれ。 Hayamizu momoko さんの slideshare です。 読み終わってちょっと泣いた。ほんとに。 やれることがどんどん増えたら、いいことばかりあるような気がしていて、 気づいたら何も捨てられなくなって、情報に溺れて、 白鳥とあひるの違いすら分からなくなって、 「そもそも白鳥とあひるって何が違うの?? ?」 的なことを言い出していたクリスマスの私は やっと目が覚めて、 Rをやり始めた時の気持ちを少し思い出して ちょっと泣いて、 速攻で帰って、速攻で寝た。 がむしゃらに突き進んでたらいつか幸せの青い鳥が見つかって そうしたら自分の選択を自分で認めてあげられるかもしれないみたいな そんなスタバのなんちゃらフラペチーノみたいな甘い妄想を 私は当時のモデルにぶちこんでいて。 でも自分の選択した道が正しいかどうかなんて 「結局主観的確率じゃない?」 って言われたら 「ですよね」 ってならざるをえないわけです そもそも自らの生きざまモデル製作に賭けるみたいな そんな身の削り方はどうなのよ! 【保存版・初心者向け】僕が本気でオススメするPythonと機械学習の良書12選 - Qiita. あほか!!! と今なら笑い話にもなります。が、そのぐらい当時の私には のっぴきならない事態でした。 セイキブンプ?なんのこと? だった4年前にもせんせいはおっしゃっていたじゃないか、 「真のモデルは求められないから迂回して近似させて 推定するんだよ」 って。 今でも人生とは、、はて? ってなった時はこのスライドを読みます。 んでもって 私がデータ解析やらRやら統計やらを趣味として細々続けているのは 社会貢献が!とか 技術的革新が!とか データの持つ無限の可能性が!とか そんな高尚なことではちっともなくって 「本当のことなんて誰にもわかんねぇよって思えるから 少し気が楽になる」 とかいうあまりにも唯我独尊な目的によるものです。
『多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系) 』永田靖、棟近雅彦著 本書は入門的な統計的方法を習得した方々を対象とした多変量解析法の入門書です。 20. 『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』伊藤公一朗著 本書はランダム化比較試験、RDデザイン、パネル・データ分析など、因果関係に迫る最先端のデータ分析手法について、数式を使わず、具体例とビジュアルな描写を用いて解説していきます。 21. 『「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法』中室牧子、津川友介著 この本を読めば、2つのことがらが本当に「原因と結果」の関係にあるのかどうかを正しく見抜けるようになり、身の回りにあふれる「もっともらしいが本当は間違っている根拠のない通説」にだまされなくなります。この「因果推論」の考えかたを、数式などを一切使わずに徹底的にやさしく解説します。 22. 『ベイズモデリングの世界』岩波書店 本書はベイズ統計について統計モデリングの立場から幅広く解説し、特に、階層ベイズモデルや状態空間モデルの周囲にひろがる世界について、さまざまな視点から論じています。 23. 『基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門』豊田秀樹著 本書は基本的なことから、数式をわかりやすく用いて、その体系を解説しています。ベイズ統計の本格的な入門書としては出色の出来だと思います。 24. 『ベイズ統計の理論と方法』渡辺澄夫著 本書はベイズ統計学に初めて出会う人が疑問に思うことを解説し、理論的な基礎を明らかにし、実用上で注意することを説明します。 25. 『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)』久保拓弥著 本書は現象を数理モデルで表現・説明するのに慣れていない人のために、章ごとに異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考えかたを説明します。 26. 『予測にいかす統計モデリングの基本―ベイズ統計入門から応用まで (KS理工学専門書)』樋口知之著 本書はデータの見方や考え方から述べられた本当にほしかった入門書です。 27. 『マーケティングの統計モデル (統計解析スタンダード)』佐藤忠彦著 本書は効果的なマーケティングのための統計的モデリングとその活用法を解説します。 28. 『入門 機械学習』Drew Conway、John Myles White 著 本書はプログラミングの素養がある読者向けに、数学的・理論的な知識が必要なくても読めるよう、理論より実践に重きを置いて書かれた機械学習の入門書です。 29.