今年に入ってから勉強始めたデータサイエンス、Udemyで学んだり、ネットで調べたりしてました。 一冊くらい書籍を買って持っとくのも良いかなと思い調べてみたら、オライリー・ジャパンのDeep Learningが評判が良いみたいです。 オライリ […]
Deep Learning(オライリージャパン)を買って勉強してみるかな
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データサイエンティストを目指して？
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「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 4.9まで
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こちらのサイトを利用してPython (Anaconda) でデータ解析の勉強をさせてもらおうと思います。 ハンバーガー統計学にようこそ！ 4.9 通過テスト
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# 桜組18人の点数： sakura_data = [7,8,10,5,8,7,9,5,6,9,10,6,7,8,7,9,10,6] # 桃組20人の点数： momo_data = [9,9,6,10,9,8,10,7,9,10,6,8,9,9,10,7,8,8,10,9] |
[crayon […]
「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 4.4まで
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こちらのサイトを利用してPython (Anaconda) でデータ解析の勉強をさせてもらおうと思います。 ハンバーガー統計学にようこそ！ 4.4 実践編：ポテトの評価は？
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import pandas as pd url='http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/chap4/sec4.html' dframe_list = pd.io.html.read_html(url, encoding="sjis") |
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「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 3.4まで
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こちらのサイトを利用してPython (Anaconda) でデータ解析の勉強をさせてもらおうと思います。 ハンバーガー統計学にようこそ！ 3.4 実践編：ハンバーガーを入れてみる [crayon-6093e71817b6195182316 […]
「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 3.3まで
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こちらのサイトを利用してPython (Anaconda) でデータ解析の勉強をさせてもらおうと思います。 ハンバーガー統計学にようこそ！ 3.1 チキンの売り上げは少ないのか
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import pandas as pd url="http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/chap3/sec1.html" dframe_list = pd.io.html.read_html(url,encoding="sjis") |
「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 2.9まで
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こちらのサイトを利用してPython (Anaconda) でデータ解析の勉強をさせてもらおうと思います。 ハンバーガー統計学にようこそ！ 2.9 通過テスト
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import pandas as pd url = 'http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/chap2/sec9.html' dframe_list = pd.io.html.read_html(url, encoding="sjis") |
[crayon […]
「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 2.4まで
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こちらのサイトを利用してPython (Anaconda) でデータ解析の勉強をさせてもらおうと思います。 ハンバーガー統計学にようこそ！ 2.4 実践編：平均的チキンを推定する
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import pandas as pd url = 'http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/chap2/sec4.html' dframe_list = pd.io.html.read_html(url, encoding="sjis") |
「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 2.3まで
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こちらのサイトを利用してPython (Anaconda) でデータ解析の勉強をさせてもらおうと思います。 ハンバーガー統計学にようこそ！ 2.3 区間推定／信頼区間
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import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # t分布のインポート from scipy.stats import t, sem import numpy as np # SEMは標準偏差をサンプル数Nのルートで割ったもの mean_val = np.mean(num_list) sem_val = sem(num_list) mean_val, sem_val print('平均= {}'.format(mean_val)) print('標本標準誤差= {}'.format(sem_val)) alpha = 0.95 ci = t.interval(alpha, len(num_list)-1, loc=mean_val, scale=sem_val) print('95%確率信頼区間= {} 〜 {}'.format(ci[0], ci[1])) alpha = 0.99 ci = t.interval(alpha, len(num_list)-1, loc=mean_val, scale=sem_val) print('99%確率信頼区間= {} 〜 {}'.format(ci[0], ci[1])) |
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「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 2.2まで
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こちらのサイトを利用してPython (Anaconda) でデータ解析の勉強をさせてもらおうと思います。 ハンバーガー統計学にようこそ！ 2.1 平均的ポテトを推定する データを持ってきます。 [crayon-6093e7181a1e03 […]
「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 1.9まで
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こちらのサイトを利用してPython (Anaconda) でデータ解析の勉強をさせてもらおうと思います。 ハンバーガー統計学にようこそ！ 今日は1.9 通過テストから データを持ってきます。 [crayon-6093e7181aab964 […]
「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強
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こちらのサイトを利用してPython (Anaconda) でデータ解析の勉強をさせてもらおうと思います。 ハンバーガー統計学にようこそ！ １章 今日は１章の途中まで。 とりあえず分散と標準偏差は少し理解できたような気がします。 [cray […]