未分類 RCT等で用いられる「傾向スコア」とは。算出方法とメリットを理解しよう
傾向スコアとは
傾向スコアとは、実験や観察研究などで観測されたデータから、因果関係を推定するために用いられる数値です。具体的には、介入群（例えば治療群）と非介入群（例えば対照群）との間で、バイアスを調整するために使用されます。傾向ス...
2023-05
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深層学習 深層学習で用いられている学習率とその役割とは
はじめに
深層学習は、機械学習の分野において驚異的な成果を上げています。その中でも、ニューラルネットワークの訓練において重要な役割を果たすのが「学習率」です。本記事では、深層学習においてどのように学習率が利用されているか、その役割や...
統計 NMF(非負値行列因子分解NMF)の特徴と使い方
NMFとは
データ解析の領域では、非負値行列因子分解（Non-negative Matrix Factorization、NMF）は強力な統計処理手法として注目を浴びています。NMFは、多次元データの表現を非負の要素から構成される基...
統計 集合の計算に用いられるダイス係数とは
ダイス係数とは
データ解析や情報検索の分野では、複数の集合や文書の類似度を評価する必要があります。そのために用いられる指標の一つが「ダイス係数」です。この記事では、ダイス係数の概要とその計算方法、応用例について解説します。
ダ...
統計 SGD回帰の特徴と重回帰との違いとは
SGD回帰とは
SGD回帰は、確率的勾配降下法を用いて回帰モデルのパラメータを最適化する手法です。通常、単回帰として使用されますが、複数の説明変数を考慮する場合もあります。SGD回帰では、データセット全体ではなく、ランダムなサンプル...
深層学習 深層学習で用いられる最適化関数とは
はじめに
ディープラーニングにおいて、モデルの学習を進めるために最適なパラメータを見つけるための重要な要素が最適化関数です。最適化関数の選択は、モデルの収束速度、学習の安定性、性能の最適化に直接的な影響を与える重要な決定です。本記事...
機械学習 Kaggleなどでも用いられる予測技術「スタッキング」とは
今回は機械学習のアンサンブル手法の一つである「スタッキング」についてご紹介します。スタッキングは、複数の機械学習モデルを組み合わせてより高い予測性能を得るための手法です。以下にスタッキングのメリット、デメリット、用いるモデルについて詳しく...
時系列 時系列データの分析で使う「自己相関」とは。特徴を理解してデータの性質を理解しよう
はじめに
時系列データの分析において、自己相関（Autocorrelation）は非常に重要な概念です。自己相関を理解することで、データの性質やパターンを把握し、適切なモデルを選択する手助けとなります。この記事では、自己相関の基本概...
自然言語 自然言語処理に用いられる「MeCab」とは。使用例やメリットを理解しよう
はじめに
自然言語処理（NLP）は、テキストデータを処理し、その意味や構造を理解するための技術です。MeCab（めかぶ）は、日本語の形態素解析エンジンの一つであり、NLPタスクにおいて広く活用されています。本記事では、MeCabの...
深層学習 深層学習で用いられるミニバッチ学習とその重要性とは
ミニバッチ学習とは
深層学習において、データセット全体を一度に学習することは非常にコストがかかります。そこで、データセットを小さなバッチに分割し、各バッチごとに学習を行う手法がミニバッチ学習です。
ミニバッチ学習の目的
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