The DATA Web版 20140624

これは良サイトです。機械学習がアルゴリズム別、用途別などにうまく分類されていて大変わかり易いです。機械学習にトライしたいけど敷居が高すぎる!と思っている人には全体像を捉えるには良い機会となるでしょう。 機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD http://postd.cc/a-tour-of-machine-learning-algorithms/

これは見ているだけで楽しくなります。 基になるサイトはこちらになります。Programmes – Data Journalism Awards 2014 | GEN http://www.globaleditorsnetwork.org/programmes/data-journalism-awards/ データが持つ迫力と無料のツール:データジャーナリズム賞最新8作品 | 平 和博 http://www.huffingtonpost.jp/kazuhiro-taira/data-journalism_b_5509886.html

 

ほか、トータル5件です。

【セミナーレポート】gloops山本氏がソーシャルゲームにおける大規模データの分析手法と活用手法を紹介…要諦はわかりやすく表現し改善に活かすこと | Social Game Info http://gamebiz.jp/?p=131227

休眠会員にメルマガを送ってみた http://www.slideshare.net/dewa1030/ss-9144662

Microsoft、Azure MLを発表―クラウドベースの機械学習プラットフォームは未来を予測する – Techcrunch http://jp.techcrunch.com/2014/06/17/20140616microsoft-announces-azure-ml-cloud-based-machine-learning-platform-that-can-predict-future-events/

 

 

お薦め統計解析書 医学・生物学のためのデータ解析入門

ビッグデータ花盛りですが、一方で医学や生物学方面でもその大きな必要性から、パラメトリックな多変量解析、ノンパラメトリック手法であるロジスティック回帰分析や、コホート分析で重宝されるCox比例ハザードモデルなどが発展され続けてきました。

そんな医学、生物学関連の統計学ですが、難解な数式を使うことなしにストーリー性を持たせて理解を促したのがこの、

医学・生物学のためのデータ解析入門―統計学からわかる現代医療の問題点

 



という書籍です。無敵(と本書では述べているが、違うでしょ)とされるCox比例ハザードモデルまでの誘導が受け入れやすく書かれています。また統計解析における現代医療の問題点も、アカデミアの視点から中立的に書かれており、良書だと思います。少し統計解析を行ったことのある方は2,3日で読めると思います。初学者の人で全体像を簡単に知りたい方に最適です。是非お手にとって読んでみてください。