  |
はてなキーワード: メソッドとは
オモコロの記事に触発されて作った豚キムチがちょっとビックリするくらいうまい
油揚げを入れる、っつう知見を記事で得たので、真似しようとしたらいい感じの揚げが売り切れてて、そこで目に入った松山揚げを入れてみたんだけど、これが良かったっぽい
材料は
・豚肉(切り落とし) 400gくらい
・キムチ(こくうま) 1パック
・野菜炒めパック(もやしがメインにいろいろ入ってるやつ) 1袋
・ニラ 1束
・松山揚げ 1袋
・コチュジャン 少々
・塩胡椒 少々
・シャンタン 少々
ニラを最後に入れて、ほぼ余熱でしか加熱しない、ってメソッドを取り入れてるくらい
これすげーうまいよ
松山揚げがかなりイイ
なんかこう、甘いっつうか、優しいんだよな
ニンニクとか加えてもうまいだろうけど、いまはこの優しさから離れたくない！！
超うまいよ
後編
行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。
とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。
プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。
深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。
この本は面白かったので、深層学習を目標にプログラミングを覚えよう！
後になって、これはとんでもない間違いだったことに気づく。深層学習と機械学習の違いも判らないまま、RよりPythonを先に触ることに。
教本にしたのはこちら。
「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」
途中まではまあなんとか。
微分って便利だな。行列計算できるの便利だなっていうところまでいったが、クラスという概念が理解できず、途中からハテナが浮かんで読み進められず。
うん、もうちょっと易しい本を探そうと思って手に取ったのが
「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」
なんとか読了。自信をつける。
実は、いまだにコマンドプロンプトとパワーシェルとbashの違いが分かってない。
つづいてPyQに2か月くらい登録してみる。
なかなかPythonが楽しくなってきたが、クラス意味が今一つ掴めないままいったん中断。
この辺で、自分は統計に興味があってもプログラミングに興味がないんじゃないかということに気づく。
なんだかんだもがきながら、PythonもRもモノにならず、日常のちょっとした計算やグラフを作ったりはExcelを使い続ける日々が続く。
あるいは、Excelで成形して、検定かけやすい形式にしてRで検定するとか。
Rに触れてなかったな、Rは完全に独学。「こんなことやりたいなぁ、ググってみるか、ほうなるほど」って感じ。
そんなさなか、放送大学で「Rで学ぶ確率統計」という講義があるのを知り、さっそく入学して受講。
なかなか面白かったし、PythonばっかりでRあんまり触ってなかったからいい刺激になった。
恥ずかしながら、負の二項分布やガンマ分布ってよう知らんかった。
しかし、講義は楽しかったがなにか書けるようになったかというとそんなことはなく、依然として基本はExcel。
まあ、実際csvじゃなく、手書きのデータとかをExcelに打ち込んだりする程度なんでPythonやRを使うまでもなかったというのもあるんだけど。
「Excelパワーピボット 7つのステップでデータ集計・分析を「自動化」する」
パワークエリを覚えたらピボット形式のExcelファイルとか、セルの結合が多用されたExcelファイルを、成形加工するのが非常に楽になった。
しかも、同じフォーマットで記録されてるデータならフォルダにぶち込んで一気にまとめ上げることも可能！
控えめにいって神！
としばらくパワークエリを礼賛してたのだけど、各ステップはPythonのpandasやRのdplyrでも出来ることに気づく。というか最初から気づけ。
こりゃ、一気に覚えちまおう、統計というより、データの前処理だなと思ってUdemyでRの動画を買ってみた。
AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座
https://www.udemy.com/course/r-tidyverse-preprocess/
すっかりR信者になる。
それまで教本を呼んでもdplyrの便利さが今一つわからなかったのに、パワークエリで具体的にモノを作ると、dplyrに翻訳したら、すいすい。スピード10倍。
便利さにようやく気付く。
そんで、pandasに翻訳したらどうなんだろ？と思ったらもっと速いｗ
すごいなPython。
Rへの入信はたった数週間。再びPythonに興味。
さて、ゼロから作るディープラーニングを再開しようと思ったけれども、そもそも、機械学習をすっ飛ばして深層学習って無茶だったと反省し、まずは機械学習に。
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
で、この本がすごい。
5章あるんだけど、機械学習のアルゴリズムは5章だけなんだなｗ
それまでは何に割かれてるんだって？数式の証明とか、便利な計算法、例えばニュートン法とかラグランジュ未定乗数法とかｗ
こんだけ引っ張っておいて、いよいよ本番の第5章もゴリゴリ数式をスクリプトに落とし込んでいってるのに、「これは学習のためでscikit-learnっての使えばたった1行」っていう無慈悲ｗ
いや、ほんと数学の勉強になったし、こうやってゴリゴリやるとなんのためにクラスというものが存在するのかようやくわかった。
線形代数って便利なんだなと。行列をスカラー値のように何の気なしに扱えるようになると、あの頃苦しんでいた実験計画法、タグチメソッド、今読み直したら別の印象があるんじゃないかなと思うようになったり。
この本を読む途中、「マンガでわかる統計学因子分析編」で学んだことが理解の助けになった。
なんたる僥倖。
線形回帰、リッジ回帰、SVM、PCA、ｋ-means、クラスター分析、一気に手札が増えた。
Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析
実験計画法って、fisherの古典的なやつ、ラテン方格に割り付けて、ってやつかと思ったら、線形代数使えればもうなんでもありなのな。
これ、すごいな。
機械学習と実験計画法がここでつながるとか、控えめにいって最高だな。
まだ読了してないので、また後日。
若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。
というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。
統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。
一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、
「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？」
くらいの理解だった。
で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。
あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。
みんな数学とかプログラミング、とくにPythonの無料講座は無言ブックマークしてるから興味あるっぽいので、参考になれば。
アドバイスとかくれると嬉しい。
いきなり当たりを引いた。
軽妙な語り口で、懇切丁寧。受験の参考書の実況中継シリーズをわかりやすくした感じ。
何者だと思ったら元航空幕僚長。
手を動かさずとも数式を追えるくらいの丁寧な式変形。かゆいところへのフォロー。
前述の「実験計画と分散分析のはなし」よりも易しめの「統計のはなし」「統計解析のはなし」から始まり、「QC数学のはなし」「信頼性工学のはなし」「ORのはなし」「予測のはなし」「論理と集合のはなし」までぶっ通し。
しかし、やっぱり「実験計画と分散分析のはなし」が一番印象に残ってるのは、その後の勉強に役立っていったからだと思う。
余談だけど、最近亡くなったそうだ。ご冥福をお祈り申し上げます。
それと、
本当は、回帰分析編を買うつもりだったんだけど、マーケットプレイスから間違えてこっちが届いた。
大村さんの本はぶっちぎりでわかりやすいんだけど、あと一歩踏み込みたい。
共分散分析、平行線検定法、プロビット法、自分の住む業界で聞いたことがある単語が大村さんの本にはのってない。
そんなわけで頼ったのがこのページ。
統計学入門
http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat.html
t検定くらいならExcelでも一発でp値を出してくれる関数があるけれど、そこから一歩二歩踏み込んでいくと、自分で「あれの平方和を計算して」、「あっちの平方和を計算して」、「サンプルサイズが不揃いだから平均値で代用して自由度で補正して」、ということをExcel上でやらにゃならなかった。
1行に1レコードの形式じゃないとやり難いなぁ。そうじゃないとサンプルサイズが変わるごとに計算列が変わって困る。
と、おぼろげながらtidyデータの概念に気づく手前に来てた。
勉強ブームは2013から2014年くらいまで。そこからしばらくはなんもやってない。
そんななか、2018年ごろ、タグチメソッドの入門書と出会う。
「Excelでできるタグチメソッド解析法入門」広瀬 健一 , 上田 太一郎
これがまた面白い。
有意差があるかどうかじゃなくて、それを使ってどう改良するかか！
ついでに、その中で使ってる手法からコンジョイント分析にも興味が出る。
ははーん、人文科学の世界でも使えるんだね、分散分析と実験計画。と。
（分散分析をコンジョイント分析と呼ぶと怒られるけど、許して）
と読み進む。
この辺から、行列の計算が出てきてExcelでは限界を感じるようになる。
後編に続く
