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​『【データ分析】晴海フラッグは買いか?』
https://qiita.com/ka201504/items/92f2342fb4d8b51c4c72 by @ka201504 @​Qiita

#python_qiita #スクレイピング_qiita #データ分析_qiita #重回帰分析_qiita #sklearn_qiita

【データ分析】晴海フラッグは買いか? - Qiita

#0.一言で言うと  最寄り駅から徒歩20分:walking_tone1:という立地条件面での前例が少ない都心の大規模マンション:cityscape:「晴海フラッグ」。その価格設定がリーズナブルか否か、データ分析で検証してみた。  結...

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​『10年前に覚えた統計学・多変量解析の知識を思い出す』
https://qiita.com/RealFlair/items/0ac33651a8f1653a9811 by @realflair @​Qiita

#クラスター分析_qiita #統計学_qiita #多変量解析_qiita #重回帰分析_qiita #回帰分析_qiita

10年前に覚えた統計学・多変量解析の知識を思い出す - Qiita

# 分析 情報扱えば色んなデータがたまって、それを元に色んな分析できると思います。これをやっている人はこういう傾向あるんじゃないかな、って、色んな人からアドバイスもらって、関係あった→より情報深堀、関係なかった→じゃあこっちはどうだ...

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​『機械学習の基本的な流れについてのまとめ』
https://qiita.com/carta5/items/b2b963eb33cdc446e2d2 by @carta5 @​Qiita

#python_qiita #重回帰分析_qiita #機械学習入門_qiita #プログラミング初心者_qiita

機械学習の基本的な流れについてのまとめ - Qiita

最近,機械学習について勉強したので,Pythonで実装する際にどういった手順で行うかについてまとめておきました # データの前処理 機械学習ではまずデータを読み込んだり,どういった分布をしているのかといったことを知っておく必要がありま...

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​『説明変数選択基準について調べてみた』
https://qiita.com/ground0state/items/34d57beeca4850cf0008 by @ground0state @​Qiita

#データ分析_qiita #重回帰分析_qiita #変数選択_qiita

説明変数選択基準について調べてみた - Qiita

# はじめに 機械学習などでモデリングする際の大きな問題の一つは説明変数(特徴量)の選択だと思います。 最近は赤池情報量規準(AIC)を使用してモデル選択する場合が多いように感じますが、ちょっと前の回帰分析の本などには他の選択規準もい...

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​『Pythonで重回帰分析(理論編)』
https://qiita.com/illumination-k/items/2d64dd2a0bc1f589d44f by @illumination_k @​Qiita

#python_qiita #機械学習_qiita #scikit_learn_qiita #重回帰分析_qiita

Pythonで重回帰分析(理論編) - Qiita

# TL; DR [過去記事](https://qiita.com/illumination-k/items/2b78bbd9ecc5a0c57fef)で重回帰分析についてやりたいと書いていた割に書かなかったなと思ったので書こうと思...

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​『重回帰分析を理解する(自力実装編)』
https://qiita.com/g-k/items/c32137e60c2d0d7ef987 by @g_k @​Qiita

#機械学習_qiita #統計学_qiita #重回帰分析_qiita

重回帰分析を理解する(自力実装編) - Qiita

#はじめに 重回帰分析モデルの自力実装にチャレンジしました。 sklearnの結果と同様のものを導き出すことをゴールとしています。 前回の投稿はこちら([重回帰分析を理解する(理論編)](https://qiita.com/g-k/i...