シュリンプークラブ

過学習とは何かを初心者向けに解説。機械学習モデルの問題点や過学習がもたらす影響、効果的な防止策を知ることで、信頼性の高い予測モデルを構築するための基本を学びましょう。

ベクトルと行列の基本をわかりやすく解説。内積・外積の計算方法や行列の加算・積のルールを詳しく説明し、数学・物理・データ分析への応用も紹介します。

逆行列の定義から求め方、連立方程式の解法までを解説。2×2行列や多次元行列の逆行列を求める方法や実際の応用例も紹介します。

２０２４年０７月　データサイエンティスト検定のスキルチェックリストＤＳ５に関する解説を行います。

２０２４年０７月　データサイエンティスト検定のスキルチェックリストＤＳ６に関する解説を行います。

２０２４年０７月　データサイエンティスト検定のスキルチェックリストＤＳ７に関する解説を行います。

「図表を正しく読む力」がデータ分析の鍵！バラツキや相関関係、特異点を見抜く方法を分かりやすく解説します。グラフや表から有益な情報を得るためのポイントを押さえましょう。

片側検定と両側検定の違いをわかりやすく解説。統計的仮説検定の基礎知識や具体例、p値や有意水準の扱いについて詳しく説明します。

データ分析における独立変数・従属変数・交絡因子・中間因子の違いをわかりやすく解説。因果関係を正しく理解し、データの誤った解釈を防ぐポイントも紹介します。

データ分析の精度を左右するサンプリングエラー。特定のグループに偏ったデータや外れ値の影響を正しく処理しないと、誤った結論を導く原因になります。本記事では、代表性の欠如を防ぐ方法や外れ値の適切な扱い方を解説します。