Matplotlibで3次元の散布図を描画する
コード from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np […]
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メモ
クロスバリデーションでの分割数の目安
1000 サンプル以上 : 2-fold クロスバリデーション 1000 から 100 くらいまで : 5-fold ク […]
pickle形式でのオブジェクトの保存と読み込み（python）
データや学習済みモデルなどのオブジェクトを pickle形式で保存することができる。 こうすることで、プログラムを実行し […]
pystanの計算がmacで実行できない時の対処法
以下のコードを追記する import multiprocessing multiprocessing.set_start […]
pandasでxlsxファイルが読めない時の対処法（xlrderror）
xlrdの新バージョンでは、xlsxのサポートがなくなったらしい。 openpyxlをインストールして、pandasでの […]
matplotlibを日本語表示対応にする方法
1.japanize matplotlib をインストールする pip install japanize-matplot […]
「統計解析と機械学習：要因分析からの考察」を読んで
DataRobotのブログ記事統計解析と機械学習：要因分析からの考察（Part 1, Part 2）を読んで参考になった […]
「分析者のためのデータ解釈学入門」第三部
分析者のためのデータ解釈学入門を読んで、自分への戒めや、知らなかったことなどに関する個人的なメモ
「分析者のためのデータ解釈学入門」第二部
分析者のためのデータ解釈学入門を読んで、自分への戒めや、知らなかったことなどに関する個人的なメモ（第二部）。 第二部では、データが与えられた後の、問題設定〜分析手法の選択までの流れ、必要な知識や考え方について述べられている。
「分析者のためのデータ解釈学入門」第一部
分析者のためのデータ解釈学入門を読んで、自分への戒めや、知らなかったことなどに関する個人的なメモ（第一部）。第一部では、データの性質が分析・解釈にどう影響を与えるのか、また、それらを適切に処理する方法について述べられている