データサイエンス 【DS検定対策1】ベクトル計算をやさしく理解する（和・内積・ノルム・距離）
DS検定の数理統計で最初に出てくるベクトル計算を、自分も一緒に学ぶスタンスで超かみ砕いて整理。和・内積・ノルム・距離の違いをシンプルに共有します。
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データサイエンス データサイエンス 【DS検定対策13】バギングとブースティングの仕組みと違い｜分散と精度を安定化
DS検定対策。バギング（Bagging）とブースティング（Boosting）の仕組み、違い、代表的なアルゴリズム（ランダムフォレスト、AdaBoost、Gradient Boosting、XGBoostなど）をわかりやすく解説。モデルの安定化や精度向上の考え方も整理。
データサイエンス 【DS検定対策20】補足編 分類・クラスタリング・決定木・デンドログラムの違い
分類・クラスタリング・決定木・デンドログラムの違いを図解で整理。DS検定頻出ポイントを実務視点でわかりやすく解説。
データサイエンス 【DS検定対策21】補足編 推薦・確率・次元・ELSIまで総整理
DS検定補足編の最終回。推薦システム、確率密度関数、可視化、次元の呪い、ハッシュ関数、ELSIまでを図表で総整理。