初めてこのブログに来た方へ

これは初めてこのブログに来た方々向けのトップ固定記事です。最新記事の更新状況に応じて随時更新されます。

はじめに

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このブログの内容は個人の意見・見解の表明であり、所属組織の意見・見解を代表しません。またブログ記事の内容の正確性については一切保証いたしません。学術的・技術的コンテンツを求めて来訪された方は、必ず学術書や論文などのオーソライズされた資料を併せてご参照ください。むしろ僕自身の学習のプロセスを記録しているだけの備忘録的記事が多いため、誤りもまた多いはずです。後学のため、誤りを見つけた場合はコメント欄などでお知らせいただけると有難いです。

また、ブログの中で取り上げられているデータ分析事例・データセット・分析上の知見など全ての記述は、いずれも特別に明記されていない限りはいかなる実在する企業・組織・機関の、いかなる個別の事例とも無関係です。ブログ記事内容は予告なく公開後に改変されることがあります。改変した事実は明示されることもあれば明示されないこともあります。

このブログはあくまでも僕自身にとっての備忘録であり、利便を考えてweb上に公開しているだけという位置付けのものです。中にはその見かけとは全く別の真の目的をもって書かれた記事もあります。以上の点をご理解の上、お読み下さると有難いです。

id:TJOとは何者なのか

データサイエンティスト・機械学習（人工知能）エンジニアとは何か

データ分析を仕事にしたければ読むべき本は何か

2023年版：実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級6冊＋中級8冊＋テーマ別15冊）

(Image by wal_172619 from Pixabay)

去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。

K-meansのクラスタ数を決めるのにエルボー法を使うのはやめよう、という論文

クラスタリングに用いられるK-meansのクラスタ数決定方法については長く議論されてきた歴史があり、このブログでも以前ちょろっと取り上げたことがあります。

で、Twitterを眺めていたらタイムラインに面白い論文が流れてきました。それがこちらです。

タイトルを読んで字の如く「K-meansのクラスタ数を決めるのにエルボー法を使うのはやめろ」という論文なんですね。全体で7ページと非常にコンパクトで読みやすい内容なので、簡単にまとめて紹介してみようと思います。なおいつもながらですが、僕の技術的理解が不足しているが故の誤りなどが混じる可能性がありますので、その際はコメント欄などでご指摘くださると幸いです。

難局を乗り越えた先に見えるもの

（Stable Diffusion 2.1でこの記事のタイトルをプロンプトとして与えて生成した画像）

時が経つのは早いもので、あっという間に今年2022年も恒例の年末振り返り記事の時期が来てしまいました。ということで、例年通り何のオチも学びも技術的内容もない記事ですが、この1年を振り返ってみようと思います。