「大人の教養・知識・気付き」を伸ばすブログ

一流の大人(ビジネスマン、政治家、リーダー…)として知っておきたい、教養・社会動向を意外なところから取り上げ学ぶことで“気付く力”を伸ばすブログです。データ分析・語学に力点を置いています。 →現在、コンサルタントの雛になるべく、少しずつ勉強中です(※2024年1月21日改訂)。

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2022-06-01から1ヶ月間の記事一覧

Juliaを使ってみる(12/22):数値積分を用いたシミュレーション

Juliaを使ってみる。今回は数値積分を用いて確率分布を計算してみます。

やりなおしの数学・微分積分篇(50/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 整数級の収束性を扱います。

Rによるデータサイエンス(13/21)

「Rによるデータサイエンス 2版」をベースにRを学びます。 今回は非線形判別分析を扱います。

長期投資の理論と実践(05/X)

「長期投資の理論と実践」をもとに多期間に渡る資産運用の在り方を考えます。 平均・分散分析(平均・分散アプローチ)を議論し、2基金分離定理を導出します。

統計的機械学習の数理100問(18/20)

「統計的機械学習の数理100問」を基にRやPythonで実装しながら機械学習を学びます。 サポートベクトルマシンの理論を扱います。

本気で学ぶ統計学(18/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。今回は、点推定論における各種概念を説明します。

Pythonで学ぶアルゴリズム(13/18)

Pythonを用いてアルゴリズムを学びます。今回はナップサック問題を扱います。

時系列解析の基礎(04/XX)

時系列解析を学んでいきます。予測の基本的な考え方を整理します。

大人のための英文法(26/31)

大人として学ぶべき高度な「英文法」を取り扱います。 時制の照応(一致)と直接話法・間接話法を扱います。

フランス語文法・その2(09/27)

The Ultimate French review and practiceを用いたフランス語文法の勉強メモです。 フランス語における未来形・条件形を扱います。

統計学のための線形代数(018/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 引き続き正定値行列と固有値に関する議論を行います。

データベースとSQL(13/20)

データベースを学ぶべく、SQLを勉強していきます。各種関数を扱います。

やりなおしの数学・微分積分篇(49/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 条件収束の応用としてBonnetの定理を示します。

Rによるデータサイエンス(12/21)

R

「Rによるデータサイエンス 2版」をベースにRを学びます。 今回は線形判別分析を扱います。

長期投資の理論と実践(04/X)

「長期投資の理論と実践」をもとに多期間に渡る資産運用の在り方を考えます。 平均・分散分析(平均・分散アプローチ)を議論します。

統計的機械学習の数理100問(17/20)

「統計的機械学習の数理100問」を基にRやPythonで実装しながら機械学習を学びます。 決定木を扱います。

本気で学ぶ統計学(17/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。今回は、統計的決定理論の考え方を説明します。

Pythonで学ぶアルゴリズム(12/18)

Pythonを用いてアルゴリズムを学びます。今回はグラフ構造においてFloyd-Warshall法を扱います。

時系列解析の基礎(03/XX)

時系列解析を学んでいきます。AR過程およびARMA過程を扱います。

大人のための英文法(25/31)

大人として学ぶべき高度な「英文法」を取り扱います。 英語における呼応(一致)を扱います。

フランス語文法・その2(08/27)

The Ultimate French Review and Practiceを用いたフランス語文法の勉強メモです。 フランス語における再帰動詞を扱います。

データベースとSQL(12/20)

データベースを学ぶべく、SQLを勉強していきます。相関サブクエリを扱います。

統計学のための線形代数(017/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 特異値分解の例を解いてみます。

Juliaを使ってみる(11/22):線形回帰を使ってみる

Juliaを使ってみる。今回は線形回帰をシミュレーションします。

やりなおしの数学・微分積分篇(48/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 今回は関数列の条件収束を扱います。

Rによるデータサイエンス(11/21)

R

「Rによるデータサイエンス 2版」をベースにRを学びます。 今回は非線形回帰を扱います。

長期投資の理論と実践(03/X)

「長期投資の理論と実践」をもとに多期間に渡る資産運用の在り方を考えます。 1期間モデルをベースに効用関数または確率分布に特定の仮定を置いた場合の性質を議論します。

統計的機械学習の数理100問(16/20)

「統計的機械学習の数理100問」を基にRやPythonで実装しながら機械学習を学びます。 平滑化スプラインや局所回帰、一般化加法モデルを扱います。

本気で学ぶ統計学(16/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。今回は、標本のサンプリング方法を説明します。

Pythonで学ぶアルゴリズム(11/18)

Pythonを用いてアルゴリズムを学びます。今回はグラフ構造において最短距離を計算する方法であるダイクストラ法を扱います。

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