データサイエンスチュートリアル

自動再学習やDVCから、トーナメント全体を1万回モンテカルロシミュレーションするまで——エンドツーエンドのMLOpsパイプラインでワールドカップ2026の結果をどのように予測するかを解説します。

カーネル密度推定は、固定的なモデルを仮定せずにデータ分布の形を推定するノンパラメトリック手法です。数式、バンド幅の選択、PythonとRでの実装を学びます。

区分的多項式とノットで非線形関係をモデル化する仕組み、主要なスプラインの種類、PythonとRでの実装方法を解説する実践ガイド。

ロジスティック回帰の前提と、Python・R による違反検出の診断、前提が成り立たないときの代替手法を実践的に解説します。

機械学習における過学習と未学習について、各失敗モードの見分け方、起こる理由、バイアス–バリアンスのトレードオフによる対処法を詳しく解説します。

GLMの実践的ガイド。仕組みと3つの構成要素、PythonとRでの当てはめと解釈方法を解説します。

グラディエントクリッピングは、爆発的勾配によってディープニューラルネットワークの学習が台無しになるのを防ぐ、たった1行の対策です。本ガイドでは仕組み、2つの主要手法、しきい値の選び方、PyTorchとTensorFlowでの実装を解説します。

マルコフ連鎖モンテカルロのガイド。仕組み、用途、代表的アルゴリズム、そしてベイズ推論に向けたPythonでの実践を解説。

サポートベクター回帰は、意図的に小さな誤差を無視するマージンベースの回帰手法で、カーネルにより非線形関係を扱え、標準的な回帰が苦手とするノイズの多い実データでも力を発揮します。

Kruskal–Wallis検定の実践ガイド。概要、仕組み、ANOVAとの使い分け、PythonとRでの実行と解釈。

カーネルトリックの概念的ガイド—その正体、SVMや他のカーネルベース手法を可能にする仕組み、そして他の非線形モデリング手法と比べて使うべき場面。

有限および無限等比級数の和の公式、収束条件、金融・物理・コンピュータサイエンスにわたる実世界での応用を解説する実践ガイド。