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  <author_name>TJO</author_name>
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  <blog_title>渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ</blog_title>
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    <anon>データ分析</anon>
    <anon>R</anon>
    <anon>統計学</anon>
    <anon>機械学習</anon>
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  <description>追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト…</description>
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  <published>2013-06-10 19:05:08</published>
  <title>Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選</title>
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