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アンケート設計における課題設定の重要性
ビジネスにおいてマーケティング目的で特定の属性の人々に対してアンケートを実施することはよくあります。 一方でせっかくアンケートをとっても、ありきたりな一般論しかわからず、「で、どうしたらいいの?」とい ...
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Pythonで雨温図とハイサーグラフを作成
高校地理では各都市の気候を可視化する方法として、雨温図とハイサーグラフが使われます。このページでは、Pythonのライブラリであるmatplotlibを使用して雨温図とハイサーグラフを作成する方法を紹 ...
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ケッペンの気候区分の判定とPythonでの実装
高校地理でも取り上げられるケッペンの気候区分は、気温と降水量から気候を分類できる気候区分です。このページでは、気温と降水量から気候帯と気候区を判定する方法(分類基準)とPyhtonでの実装について紹介 ...
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カテゴリ変数の変換(one-hot encodingなど)
機械学習において特徴量としてカテゴリ変数(質的変数)を扱うためには、学習に適した形に変換する必要があります。このページでは、one-hot encodingをはじめとするカテゴリ変数の変換方法について ...
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特徴量スケーリング(正規化・標準化など)
機械学習において特徴量の間のスケールを揃えることを特徴量スケーリングといいます。特徴量スケーリングを行うことで、モデルの学習時間短縮や予測精度向上を図ることができます。 このページでは、特徴量のスケー ...
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線形回帰における2つのアプローチ(最急降下法と正規方程式)
データの変動をモデル化して説明する手法の1つとして線形回帰があります。線形回帰は比較的シンプルな回帰モデルであり、解釈性の高いモデルです。このページでは、実測値(データ)と予測値(回帰直線)の誤差を最 ...
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正規方程式を用いた線形回帰
線形回帰を行う手法の1つとして正規方程式を用いる方法があります。正規方程式を解くことで、最も当てはまりのよい回帰直線を求めることができるため、線形回帰のアプローチとして用いられています。このページでは ...
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最急降下法による線形回帰
線形回帰を行う手法の1つとして最急降下法があります。最急降下法では探索的に最も当てはまりのよい回帰直線を求めることができるため、正規方程式を用いる場合よりも少ない計算量で解くことができます。このページ ...
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レベニューマネジメントの考え方(アーリーバードの仮定)
ホテルや航空券は一般的に出発直前に買うより早めに購入した方が安い価格設定になっています。 これは、レベニューマネジメントの考え方に基づく価格設定を行っているからです。 このページではレベニューマネジメ ...
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【AIの民主化】誰でもChatGPTをカスタマイズできるように(Assistants API)
2022年11月にChatGPTが発表されて以来、APIによる外部連携などの様々な機能が追加されてきました。今までのAPI 機能はプログラミングができる前提のツールでしたが、"Assistants A ...