sota0121/datascience-exercise

I store the results of my studies on data science in this repository.

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( Updated on 2024/04/05 )

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datascience-exercise's Issues

stats-newtextbook-python: Part2

Pythonによる新しい統計学の教科書第二部

Part 2 : PythonとJupyter Notebookの基本 (skip)

1. 環境構築
2. Jupyter Notebook の基本
3. Pythonによるプログラミングの基本
4. numpy/pandasの基本

特にソースを残す必要はない

stats-newtextbook-python: Part5

Pythonによる新しい統計学の教科書

Part 5 : 正規線形モデル

1. 連続型の説明変数を１つ持つモデル（単回帰）
2. 分散分析
3. 複数の説明変数を持つモデル

Root: Set Jupyter Theme while building Docker image

問題点

Dockerイメージ生成時JupyterNotebookのテーマがデフォルトで見づらい
せめてフォントをプログラミングに適したフォントにしたい

解決策

Docker イメージビルド時に jupyterthemes の設定コマンドをコールする

stats-newtextbook-python: Part1

Pythonによる新しい統計学の教科書第一部

Part 1 : 統計学の基本

1. 統計学
2. 標本が得られるプロセス
3. 標本が得られるプロセスの抽象化
4. 記述統計の基礎
5. 母集団分布の推定
6. 確率質量関数と確率密度関数
7. 統計量の計算
8. 確率論の基本
9. 確率変数と確率分布

stats-newtextbook-python: Part4

Pythonによる新しい統計学の教科書

Part 4 : 統計モデルの基本

1. 統計モデル
2. 統計モデルの作り方
3. データの表現とモデルの名称
4. パラメタ推定：尤度の最大化
5. パラメタ推定：損失の最小化
6. 予測精度の評価と変数選択

Root: Dockernize with python

TODO

Dockerコンテナ上でPythonを動かせるようにする

ds-newtextbook-python: Add SS5

TODO

• 5.1. スクレイピング
• 5.2. 自然言語の処理
• 5.3. 画像データの処理 (内容的に新たに学習する必要はないのでなし)
  • Pillowを使った基本的な画像操作
  • sklearnを使ったRandomForestによる画像の分類処理

ds-newtextbook-python: Add SS4

TODO

• 4.1. Numpy
• 4.2. pandas
• 4.3. Matplotlib
• 4.4. scikit-learn

Add jupyter lab

jupyter lab を使えるようにする

stats-newtextbook-python: Part7

Pythonによる新しい統計学の教科書

Part 7 : 統計学と機械学習

1. 機械学習の基本
2. 正規化とRidge回帰・Lasso回帰
3. PythonによるRidge回帰・Lasso回帰
4. 線形モデルとニューラルネットワークこの本の次に学ぶこと

stats-newtextbook-python: Part6

Pythonによる新しい統計学の教科書

Part 6 : 一般化線形モデル

1. さまざまな確率分布
2. 一般化線形モデルの基本
3. ロジスティック回帰
4. 一般化線形モデルの評価
5. ポアソン回帰

Root: Enable using Japanese on Matplotlib

問題点

matplotlibで日本語が文字化けしてしまう

解決策

Dockerイメージ作成時にttfインストール＋matplotlibに設定する処理を記述する

stats-newtextbook-python: Part3

Pythonによる新しい統計学の教科書

Part 3 : Pythonによるデータ分析

1. Pythonによる記述統計：1変量データ編
2. Pythonによる記述統計：多変量データ編
3. matplotlib/seabornによるデータの可視化
4. 母集団からの標本抽出シミュレーション
5. 標本の統計量の性質
6. 正規分布とその応用
7. 推定
8. 統計的仮説検定
9. 平均値の差の検定
10. 分割表の検定
11. 検定の結果の解釈