1. 23現在、Windows)は、以下のような感じです(pipの場合)。 pip install torch===1. 7. 1 torchvision===0. 8. 2 torchaudio===0.
画像は Unsplash より アメリカのデータサイエンティストらが執筆した 『データ分析のための統計学入門 原著第4版』の日本語版PDFファイル が無料公開されている。SNS上では本書や無料公開について「めっちゃ良さそう」「すばらしい……」など、称賛のコメントが見られる。 本書は「データ分析への誘い」「統計データの記述」「確率」「確率変数の分布」「統計的推測の基本」「カテゴルリカル・データの統計的推測」「量的データに対する推測」「線形回帰への入門」「重回帰とロジスティック回帰」といった9章で成り立っている。 「著者 まえがき」によると、著者は本書を読むことで、読者が統計的な見方や方法の基礎を理解するだけではなく、「統計学は実際に幅広く利用されている応用分野である」「関心のある実際のデータを使って学ぶためには必ずしも数学の深い知識が必要というわけではない」「実際のデータは複雑であり, 統計学も完全ではない.
『マーケティング・エンジニアリング入門 (有斐閣アルマ)』上田雅夫、生田目崇著 本書は現代のマーケティング課題に答えるための必須のスキルとして、データの扱い方から実践的手法まで、体系的に解説します。 69. 『データ・ドリブン・マーケティング――最低限知っておくべき15の指標』マーク・ジェフリー著 本書はデータにもとづいたマーケティングの意思決定によって業績を伸ばしたい経営者・マーケティング幹部必読の書です。 人工知能 70. 『イラストで学ぶ 人工知能概論 (KS情報科学専門書) 』谷口忠大著 本書は探索、位置推定、学習と認識、言語と論理の概要をわかりやすく解説します。 71. 『人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか? 『データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために (Kindle)』｜感想・レビュー - 読書メーター. 』山本一成著 本書は目からウロコの解説の連続で、既存のどんな人工知能の解説書よりも面白くてわかりやすい、必読の1冊となっています。 72. 『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』松尾豊著 本書はトップクラスの人工知能学者が語る、知的興奮に満ちた一冊です。 73. 『人工知能入門』小高知宏著 本書は探索による問題解決、知識表現と推論、学習、自然言語処理、人工知能という学問領域を構成する基本的分野を網羅しています。 データ可視化 74. 『ビジュアライジング・データ ―Processingによる情報視覚化手法』Ben Fry著 本書は地図情報・階層ファイルシステム・リスト・グラフ構造・時系列データなど、さまざまなデータの収集・解析手法から対話的な視覚的手法・プログラミングテクニックまでを豊富な実例を用いて詳しく解説しています。 75. 『ビューティフルビジュアライゼーション』オライリージャパン 本書では学者や技術者、芸術家、分析の専門家など異なる立場でそれぞれのプロジェクトに取り組むその道のプロによるさまざまなビジュアライゼーション手法やツールを紹介します。 Webスクレイピング 76. 『PythonによるWebスクレイピング』Ryan Mitchell著 本書は、前半でWebスクレイパーとクローラの基礎をていねいに解説し、後半でOCRを使った情報抽出や、JavaScript実行、Seleniumによるインタフェース使用やテスト自動化、自然言語処理などの高度なトピックに加えて法律面の解説など、Webスクレイピングを実際に行うために必要なプログラミングテクニックとテクノロジー全般を紹介します。 77.
私は、Kaggleのコンペでスコアが上がらなくなってきたら、他の人のカーネルを見ます。 「最適化」「微分」「ベイズ」などの言葉が出てきますが、実はなんとなくしかわかっていないことがほとんどでした。 そもそもどのような考えで特徴量を使えば良いのか、わかっていなかったりします。 一度、思考の整理したいと思ったときに出会ったのが、江崎貴裕さん著書「データ分析のための数理モデル入門」という本です。 データーサイエンス初心者、kaggleでスコアが伸び悩んだときに読むと良いかもしれません。 「データ分析のための数理モデル入門」の概要 著者: 東京大学先端科学技術研究センター 江崎貴裕 アマゾンレビュー: 5点満点中4. 3 という高得点 この本は、機械学習を始めデータ分析に必要な知識を網羅的に解説してくれています。本の内容のほとんどが図解で読みやすいといえます。 江崎貴裕 ソシム 2020年05月15日頃 たとえば、以下のような内容です(ほんの一部です)。 線型モデル 微分方程式モデル 確率論 マルコフ課程 待ち行列理論 正規分布 時系列モデル 分類問題 回帰問題 ニューラルネットワーク 次元削除 ディープラーニング 強化学習 モデルの最適化 「データ分析のための数理モデル入門」を選んだ理由 私が「データ分析のための数理モデル入門」を選んだ理由は、ざっくり以下の通りです。 Kaggleで得点が伸び悩んだ 「最適化」「微分」「そもそもなんで行列が出てくるの?」わかっているようでわかっていないところを整理したい Twitterで評判だった どんな人にオススメ? 本の内容は大変わかりやすく、網羅的にかいてある印象です。 こんな人にオススメです kaggleでスコアが伸びや悩んだときに読む データーサイエンス初心者でどこから手をつけたら良いかわからない AIを学べるプログラミングスクールにいく前に前知識として学習しておきたい AI系のスクールについては、以下の通り。 合わせて読みたい! 感想 本を読んだ感想を網羅します。 わかりやすい! 図解がたくさんあってわかりやすい 一般事例を使ってわかりやすく解説している 大事なところは黄色い線で補足している 微分の意味がアヤフヤだったが、「変化量」というキーワードで納得 機械学習のロジックは、概要がわかる程度 ロジックについて深掘りしたいときは、機械学習専門の本を読むと良い 基礎的な統計学の知識を整理できた 正規分布、回帰分析など、よくわからないときに読むと整理できる 正規分布、標準偏差、分散についても整理できた kaggleでスコアが上がらないときに参考になった 無駄な特徴量はモデルに含まない(当たり前の話しだが再確認できた) 最適化問題のところがスコアアップの役に立つ 本のヒントをKaggleに反映させたら、スコアアップした。 最初から読む必要は無い 本の構成としては、最初から読む必要は無い。知りたいところから読めば良いので時間短縮になる まとめ 「データ分析のための数理モデル入門」は、データサイエンスの観点からオススメといえます。もし気になったら、手に取ってみてはいかがでしょうか?
もしかしたら、一度くらいは試してみる価値はあるかもしれませんよ。 試してみたい?○○ダイエット 余談ですが、世の中には「セックスダイエット」とか「一人エッチダイエット」なんてのもあるんだとか。 性行為で消費するカロリーは150〜200kcal(コンビニのおにぎり1個分くらい)、自慰ではせいぜい50〜100kcal程度なので、行為そのものでダイエットというのはちょっと無理があるような。 だいたい、痩せるためにセックスとか…なんかちょっと違う気もしますしね。 結局のところ、「愛あるセックスで、女性ホルモンをいっぱい出す」といった部分の効果を狙っているみたいです。 何はともあれ、天高く馬肥ゆる秋。 不必要にストイックにならず、旬のおいしさを楽しむのも良いんじゃないでしょうか? もちろん、性欲を満たすことも忘れずに♪ そうして今よりもキレイになって、恋の正念場、クリスマスを迎える準備といこうじゃありませんか。 この記事の関連キーワード セックス
夏に美味しいかき氷。市販品の常食でカラダを冷やしすぎないように! さて、カテゴリー1に2つ以上当てはまってしまっているアナタ。「基礎代謝低下」に拍車をかけている可能性アリ!です。 □氷をそのままボリボリ食べている。ほぼ毎日で、夜に食べる事も多い。 実は1年を通じて、人のカラダは基礎代謝量(身体が自然に消費するカロリー)が違っています。外気温が高く暑い季節はさほど熱を生み出さなくて済むため、夏は冬と比べて10%程度は基礎代謝が減少すると言われています。 例えば1日1500kcalの基礎代謝のある方なら、夏季は1日約150kcal分が余剰分となります。例えば夏の2ヶ月分が加算されると……体質にもよりますが、2kg程度増えてしまう方も。そしてこのカテゴリーに該当する方は、10%よりもっと多く、基礎代謝が低下してしまっている可能性が!そうなると、残念ながらもっともっと夏太りしやすくなると言えます。 太りにくい体質キープのためには、カラダの冷やしすぎはご法度。そして、動かないのも良くありません!個人差はありますが、10%の基礎代謝減により、普通に食べていても1ヶ月に約1kgの体重が増えてしまう計算に。夏の間だけで3kgオーバー!ということがないようにしたいですよね。 【オススメ対策】 1. 冷房温度を低くしすぎないようにしましょう。温度の目安は、少し動いたら汗がでる程度の方が、カラダの冷やすぎを防止してくれます。 2. 冷たい食べ物を摂り過ぎないこと。夏でも温かい飲み物や食べ物を1日に数回取り入れて。低体温防止のために、アイスの食べすぎにも注意。夜は避けて昼間食べるようにし、カラダを冷やすぎないようにしましょう。 あっさり軽食!? のつもりが、実は高カロリー 口当たりの良いペストリー類は食事をしている感が薄い!続ければ確実に高カロリー食に! カテゴリー2で2つ以上当てはまってしまったアナタ。夏だからあっさりと……のつもりが、実は意外に高カロリー食を食べている可能性があります! 麺類やアイスを食べて、なんとなくあっさりと食事をすませているつもりが、昼間に3食分程度のカロリーをとってしまう恐れまで! 好きな人と夕食。食欲がまったくない。 | 恋愛・結婚 | 発言小町. 例えばそうめん2人前を食べると712kcalになり、これにつゆ、おかず少々、食後に果物……などを食べていたら、1食で1000kcalもの食事に!おやつにコンビニでアイスを買って+350kcal……これを続けたら夏の終わりに数kg太ってしまうのもムリありません。 夏場に良く食べるものに、どのくらいカロリーがあるのかを知ることから始めましょう!
なぜ生理中は食欲が増すのか?② そして、もう一つは、月経によって 出血 があるため食欲が増すのです。 というのも、月経は血液がはがれおちて体外に放出されることですよね。その血液には糖が含まれていて、糖が体外に排出されれば、当然体内の糖不足になって、お腹が空くのです。 体内の仕組みを考えたら月経中に食欲が増すのは当然だといえますね! 生理前・生理中に甘いものが食べたくなる理由は? 実は、生理前や生理中は甘いものが食べたいということはありません。 「生理=甘いもの」 ではありません。(意外ですよね!) 単純に食欲が増すということがわかっています。 なので、生理中はそれぞれ食べたいものは別れてきます。 これが食べたい人もいれば・・・ こんな甘いものが食べたい人もいらっしゃいますし。 生理前に甘いものが食べたいというのは個人で異なります! そこで食べたいものがなにかで自分が好きなものもわかったりしますね! 生理前・生理中のダイエットについて どうしても食欲が増してしまう時期なんです。1ヶ月の間に約2週間はそんな時期が続きます。思ったよりも長いですよね・・・ しかし、そのシーズンは最も食欲が旺盛で、最もストレスが溜まるシーズンです。 女性の体はどうしてもそうなっていることを理解した上で、そのシーズンは 100点満点を目指す必要はありません。 ダイエットも日常生活も 8割くらい の頑張りで全然おっけーです! 男性は好きな女性といると、食欲が無くなったりしませんか？ - まだ... - Yahoo!知恵袋. 追い込む必要はなく!現状維持を目指していきましょう!です。 数字にとらわれずに、1ヶ月1キロペースで体重を落としても、 1年でマイナス12キロですし、気長に考えることも大切です。 「毎日走る」 「毎日筋トレする」 「お菓子を絶対食べない」 「必ずマッサージする」 このような制約を設けてしまうと、達成できなかった時に辛くなってしまいます。 そして、油物や、甘いものを食べ過ぎてしまうと生理痛はひどくなることがあります。 なので、適度にストレスをかけずに食事をすること、気持ちよく運動することがなによりも大切だといえます! 生理前・生理中におすすめ食べもの! 私自身生理前はめちゃくちゃ甘いものが食べたくなる傾向にあります。 毎月甘いものが食べたくなるのですが・・・(笑) そんな時になにを食べているかご紹介いたします。 生理中に食べているもの①甘栗 単純に脂質があるもの(ケーキやチョコなどの洋菓子)は甘くて大好きで美味しいですが、なるべく避けています。 ダイエットを考えた上でも、生理痛を考えた上でも、なるべく脂質は抑えたいと思い、コンビニや、100均でも手軽に購入できる甘栗はとても好きです。 今はどの時期も美味しくて甘い栗が食べられるので、オススメです。ただし糖質は高めです!なので、ごはんの代わりに摂取するほうをオススメします!
夏の「体重が増す!」を防ぐ……食欲・カロリーを抑える方法 夏の「体重が増す!」を防ぐ。食欲・カロリーを抑える方法とは 気温が高く、暑い夏。半袖にノースリーブ、スタイルが気になるファッションが多いのに、なかなかダイエットに成功しない……と嘆く方の声を聞くことが多い季節でもあります。 夏に向けてダイエットをしていたはずが、逆に暑い夏が過ぎたら太っていた!! という経験はありませんか。比較的あっさりしたものしか食べていないのに、何故太るのかわからない!という方も、ちょっと心当たりがあるかも、という方も、まずは次の項目をチェックしてみてください!
がんばってくださいね こブタちゃん 2006年5月22日 10:39 私は子どもの頃からずっと憧れていた人(かつての某アイドル)と食事に行ったことがあります。 嬉しさと緊張のあまり、お箸を持つ手が震えて食事どころじゃなかったです。 松茸料理が全く喉を通りませんでした(汗)やっとのことで料理の半分くらいは食べれたかな。普段は何でもガシガシ食べるほうなのに。 しょうがないですよ、人間なんですもの(笑) さか 2006年5月22日 10:43 気持ち、わかります!