プログラム・コード販売にあたっての『あいさつ』・『心構え』はこちらをご覧ください。
[New] 堀江貴文さん(ホリエモン)のメルマガ[Vol.359]における副業紹介において、このプログラム・コード販売が、なんと 1番 に紹介され評価していただきました!
公開しているデータ解析・機械学習・データマイニング関係のプログラム・コードをまとめておきます。ご興味のある方はぜひご利用ください!なおこちらは随時追加していきます!ご要望があればおっしゃってください!
見える化・可視化・低次元化
- 複数の見える化・可視化手法を一気に行い、結果を比較 R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
- 主成分分析(principal component analysis, PCA) スマホ用 教科書
- カーネル主成分分析 (kernel principal component analysis, KPCA)
- 因子分析(Factor Analysis, FA) MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
- 自己組織化マップ (Self-Organizing Map, SOM)
- Generative Topographic Mapping (GTM) R言語
- Generative Topographic Mapping (GTM) の4つのパラメータを自動的に最適化 R言語(note) R言語(SPIKE)
- 多次元尺度構成法 (Multi Dimensional Scaling, MDS) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
- Isometric Mapping (Isomap) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
- Locally Linear Embedding (LLE) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
- t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (tSNE) R言語 Python言語
- 独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA) R言語 Python言語
前処理
- Kennard-Stone(KS)アルゴリズムによるトレーニングサンプルとテストサンプルの選択 MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) MATLAB言語(AnyPay) R言語(note) R言語(SPIKE) R言語(AnyPay) Python言語(note) Python言語(SPIKE) Python言語(AnyPay)
- 近い2つのサンプルの間の距離に基づいてモデル検証用サンプルを作成 MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
クラスタリング
- 階層的クラスタリング (クラスター分析)
- Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) R言語 Python言語
- k平均法(k-means clustering) R言語 MATLAB言語 Python言語
- Affinity Propagation(AP) R言語 Python言語
- 混合ガウスモデル(Gaussian Mixture Model, GMM) R言語 Python言語
- Maximum Information Coefficient(MIC)~変数間の非線形性を考慮した相関係数~ R言語
変数選択
- 複数の変数選択手法を一気に行い、総合的に評価するプログラム R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
- ステップワイズ法による変数選択 R言語
- Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO) R言語 MATLAB言語 Python言語
- Genetic Algorithm-based Partial Least Squares(GAPLS) R言語
- Rough Set Theory (RST) R言語
- PLSの繰り返し計算による変数選択 MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) MATLAB言語(AnyPay) R言語(note) R言語(SPIKE) R言語(AnyPay) Python言語(note) Python言語(SPIKE) Python言語(AnyPay)
回帰分析・クラス分類
- 複数の手法で回帰分析を一気に行い、ダブルクロスバリデーションでモデルの評価をするプログラム MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) MATLAB言語(AnyPay) R言語(note) R言語(SPIKE) R言語(AnyPay) Python言語(note) Python言語(SPIKE) Python言語(AnyPay)
- 複数の手法で二クラス分類を一気に行い、ダブルクロスバリデーションでモデルの評価をするプログラム MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) MATLAB言語(AnyPay) R言語(note) R言語(SPIKE) R言語(AnyPay) Python言語(note) Python言語(SPIKE) Python言語(AnyPay)
- 複数の手法で多クラス分類を一気に行い、ダブルクロスバリデーションでモデルの評価をするプログラム MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) MATLAB言語(AnyPay) R言語(note) R言語(SPIKE) R言語(AnyPay) Python言語(note) Python言語(SPIKE) Python言語(AnyPay)
- 部分的最小二乗法(Partial Least Squares, PLS) スマホ用
- サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM) スマホ用
- サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)+One-Class SVM(OCSVM) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
- 多クラス分類用のSVM MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
- 多クラス分類用のSVM+One-Class SVM(OCSVM) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
- サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)
- サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)+One-Class SVM(OCSVM) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
- ディープラーニング R言語で回帰分析
- k最近傍法(k-Nearest Neighbors, kNN)
MATLAB言語でクラス分類(note, SPIKE, AnyPay)
R言語でクラス分類(note, SPIKE, AnyPay)
Python言語でクラス分類(note, SPIKE, AnyPay)
R言語で回帰分析(note, SPIKE, AnyPay)
Python言語で回帰分析(note, SPIKE, AnyPay) - 決定木 (Decision Tree, DT) R言語で回帰分析 R言語でクラス分類 MATLAB言語で回帰分析 MATLAB言語でクラス分類 Python言語で回帰分析 Python言語でクラス分類
- ランダムフォレスト(Random Forest, RF) 回帰分析 クラス分類
- 線形判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) R言語 MATLAB言語 Python言語
- 二次判別分析(Quadratic Discriminant Analysis, QDA) MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) MATLAB言語(AnyPay) R言語(note) R言語(SPIKE) R言語(AnyPay) Python言語(note) Python言語(SPIKE) Python言語(AnyPay)
- ガウシアンプロセス (Gaussian Process, GP) R言語 Python言語
- Adaptive Boosting (AdaBoost) R言語 MATLAB言語 Python言語
- 単純ベイズ分類器[ナイーブベイズ(Naïve Bayes, NB)分類器] R言語 MATLAB言語 Python言語
- PCAとPLSとを組み合わせた半教師あり学習(半教師付き学習)による回帰分析 R言語 Python言語 MATLAB言語
- 独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)と単純ベイズ分類器[ナイーブベイズ(Naïve Bayes, NB)分類器]とを組み合わせた半教師ありクラス分類 R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
- Label Propagation(LP)+サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)で半教師あり学習によるクラス分類(多クラス分類にも対応) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
- Label Spreading(LS)+サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)で半教師あり学習によるクラス分類(多クラス分類にも対応) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
- 高い予測精度を持ち、かつ解釈が容易なモデル構築手法 回帰分析・R言語
- 教師あり自己組織化写像(Self-Organizing Map, SOM)による回帰分析 R言語(note) R言語(SPIKE)
- 教師あり自己組織化写像(Self-Organizing Map, SOM)によるクラス分類 R言語(note) R言語(SPIKE)
- 自己組織化マップ(Self-Organizing Map, SOM)→サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM) R言語(note) R言語(SPIKE)
- Generative Topographic Mapping(GTM)→サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM) R言語(note) R言語(SPIKE)
- Kernel Principal Component Analysis(KPCA)→サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM) R言語(note) R言語(SPIKE)
- 自己組織化マップ(Self-Organizing Map, SOM)→多クラス分類サポートベクターマシン(Multiclass Support Vector Machine, MSVM) R言語(note) R言語(SPIKE)
- Generative Topographic Mapping(GTM)→多クラス分類サポートベクターマシン(Multiclass Support Vector Machine, MSVM) R言語(note) R言語(SPIKE)
- Kernel Principal Component Analysis(KPCA)→多クラス分類サポートベクターマシン(Multiclass Support Vector Machine, MSVM) R言語(note) R言語(SPIKE)
データ領域の設定
外れ値検出・異常値検出
予測・設計
- Efficient Global Optimization(EGO)による実験結果から機械学習・統計的に次の実験候補の計算 R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
- 目的変数が複数のときのEGO R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
ご案内。
- 実践的なデータ解析の手順
- データ解析の手順の各段階における手法
- 公開中のプログラム・コード一覧(実用的かつ実践的なデータ解析・機械学習・データマイニング)
- 主成分分析(PCA)の進化する入門書・実践書~数式なしの導入から実践的応用・結果の解釈まで~(随時更新)
- 20人の学生に対する研究テーマの決め方
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