新年度に入った。先週末に近郊の桜の名所を少し歩いたが、いつもずらっと並んでいた露店が全くないのがやや寂しい感じがした。
今回は実際に読んで取り組んでみたいと思わせる良記事が揃った。お時間のある方は是非チェックしていただきたい。
（注：本ブログで紹介するオンライン記事は全て英文記事です）
データサイエンスと機械学習の60日間の学習記録
medium.com
この記事の著者によるデータサイエンスの基礎から専門的な内容までの60本の一連の記事（Pythonコード付き記事のリンク）を「60日間の学習記録」という形で列挙している。ある程度時間があってデータサイエンスについてきっちり学びたい人には良い教材といえよう。
10の機械学習手法を簡潔に言うと
www.theinsaneapp.com
「回帰分析」「決定木」「k-meansクラスタリング」などの主要な手法をそれぞれ一枚のポンチ絵にまとめている。
Pythonでの実験を容易に
machinelearningmastery.com
機械学習プロジェクトでは特徴量や手法をいろいろと取り換えて試してみたいことがよくある。この記事ではそのような「実験」を容易に行えるPythonコードを紹介している。
Pybaobabdtで決定木を視覚化する
towardsdatascience.com
ここでは表題のPybaobabdtだけでなく、いくつかの決定木可視化のためのPythonライブラリを紹介している。
ベイズ統計の概要とベイジアン回帰モデル入門
towardsdatascience.com
ベイジアンは長年データサイエンスに携わっていてもとっつきにくい課題で、入門解説記事は数多く書かれている。この記事ではベイズ統計の入門からオープンデータを用いたベイジアン回帰分析の実装まで丁寧に説明している。
