【統計分析】機械学習・データマイニング18

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機械学習とデータマイニングについて何でもいいので語れ
人工知能考察は未来技術板の技術的特異点スレで語れ

※ワッチョイ

■関連サイト
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
http://ibisforest.org/
DeepLearning研究 2016年のまとめ
http://qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76

■前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング17
http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1502032926/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:----: EXT was configured

952デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 478a-81ea)2018/03/03(土) 13:29:17.06ID:QYvE6JE10
いや逆行列いっぱつで終わり

953デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 478a-81ea)2018/03/03(土) 13:30:38.75ID:QYvE6JE10
その辺がカーネル法のいいところですな

954デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 67b3-5maD)2018/03/03(土) 14:07:43.34ID:zx4Tcgpy0
>>952
逆行列を求めるっていうのは、↓の式(7)を求めることに相当する?
ttp://cl-www.msi.co.jp/reports/svm.pdf

955デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 478a-81ea)2018/03/03(土) 14:17:53.69ID:QYvE6JE10
イエス
行列Qが正定値のときは書いてあるね

956デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 478a-81ea)2018/03/03(土) 14:53:16.81ID:QYvE6JE10
まあ一回偏微分してからな

957デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 67b3-5maD)2018/03/03(土) 15:31:05.81ID:zx4Tcgpy0
>>955
じゃあ、>>954の方針でやってみるよ。
いろいろありがとう。

958デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf8a-k3ZN)2018/03/03(土) 18:33:17.84ID:ADWd0VUJ0
逆行列を計算する方法知ってるかいな?次元は知らんけど

959デフォルトの名無しさん (アウアウイー Sadb-IhxS)2018/03/03(土) 21:51:51.31ID:iqY33+Pma
>>954
なつかしいサイトや

960デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 478a-81ea)2018/03/05(月) 23:12:50.88ID:ph+TktTG0
カーネル法は応用が効くのに何で流行らないんだろ?

961デフォルトの名無しさん (スップ Sdff-HBHb)2018/03/06(火) 03:28:02.01ID:wxtYCQrgd
企業の仕事だと上司も客もTFを求めるから

962デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 071e-wl/W)2018/03/06(火) 03:50:25.33ID:sizHzr450
ちげえよ。
ニューラルネットの性能のほうが圧倒的になった今、もはや過去の産物が必要とされないから

バカほど盲信するディープラーニング

964デフォルトの名無しさん (スッップ Sdff-81ea)2018/03/06(火) 08:43:23.79ID:UO7IaHCDd
そもそもカーネル法は単体の技術じゃない。
他の手法と併用出来る応用性の高い技術。応用先はサポートベクトルマシンに限らない。

965デフォルトの名無しさん (スッップ Sdff-81ea)2018/03/06(火) 08:54:58.40ID:UO7IaHCDd
ディープラーニングにもカーネル法は当然応用できるが、単純にただ併用するだけでは意味がない。
恐らくもうすでに誰かがやってると思われるが、その結果だけでカーネル法ダメダメと決めつけるのは勿体ない。
もう一工夫取り入れると‥‥

966デフォルトの名無しさん (スッップ Sdff-81ea)2018/03/06(火) 08:57:56.39ID:UO7IaHCDd
ってところまで誰かやってくんないかな〜。
業種が違うから表に出せる機会がない

967デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e733-i/dJ)2018/03/06(火) 10:13:56.02ID:VVMRPFAR0
理論的、究極的にはにはそういう前処理すら必要ないのがニューラルネットだけどね
その操作が本当に判別に有効ならそういう処理を行う層が学習されるだけだし

968デフォルトの名無しさん (スフッ Sdff-mvGf)2018/03/06(火) 11:05:05.51ID:05hne0v2d
ニューラルネットは前処理いるじゃねえの?今は違うのか?

969デフォルトの名無しさん (スップ Sd7f-81ea)2018/03/06(火) 11:42:04.46ID:SM6pHaSvd
前処理用とは誰も言ってないのだが‥

970デフォルトの名無しさん (スップ Sd7f-81ea)2018/03/06(火) 11:42:45.34ID:SM6pHaSvd
メインで使用できると言ってる

971デフォルトの名無しさん (アウアウイー Sadb-IhxS)2018/03/06(火) 11:44:24.56ID:1xSMtB3+a
>>968
昔も今も変わらない。
>>967の方が、なにか大きな勘違いをされているだけ

972デフォルトの名無しさん (スップ Sd7f-81ea)2018/03/06(火) 11:46:04.12ID:SM6pHaSvd
空間を一度別空間に写像してから‥
なんてイメージが付いちゃってるから>>967みたいな発想になるんだろうね。
ほんと勿体ない

ニューラルネットだけ別スレにしたほうがいいんだけどな

>>962
ド素人 www

>>963
同意。

974デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 5f96-lay+)2018/03/06(火) 12:06:24.48ID:XSsM00DU0
尿意

975デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 272d-F3C2)2018/03/06(火) 16:11:33.02ID:g5lw9qO+0
PRMLもすっかり過去の本になってしまった

976デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e78a-k3ZN)2018/03/06(火) 16:14:04.73ID:JKPn9pwx0
何が新しいの?

977デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e733-i/dJ)2018/03/06(火) 18:40:12.76ID:VVMRPFAR0
究極的にはって書いたけどそれでも違うの?
理論上は無限層重ねたNNはいかなる関数近似もできると思ってたけど

978デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e733-i/dJ)2018/03/06(火) 19:04:40.81ID:VVMRPFAR0
仮にNN中で汎化性能維持するのにカーネル法使うにしても「もうひと工夫」がなにしたいのかもわからん状態じゃなんとも…

979デフォルトの名無しさん (ガックシ 068f-mvGf)2018/03/06(火) 19:48:16.11ID:KV/wZ8PJ6
3層でもいかなる関数も近似できるよ。理論上はねw

980デフォルトの名無しさん (スップ Sdff-81ea)2018/03/06(火) 21:48:30.74ID:yY9DlZz/d
>>977,978
それはぜひご想像してください。
というか、以前のスレ追いかければ言いたいことは追えるかと
>>979
3層というか‥

981デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e733-i/dJ)2018/03/07(水) 04:26:14.78ID:Jr/y1r5j0
そういえば皆さん中間層1つのNNって何層NNって読んでるの
全結合処理に重点おいて2層って言う人と、ノードに重点おいて3層って言う人がいる印象

タイトルに初心者スレと入れた方が良いね
というか次スレはいらねぇだろ

983デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 478a-81ea)2018/03/07(水) 08:14:57.15ID:knX1WyUn0

984デフォルトの名無しさん (アウアウイー Sadb-IhxS)2018/03/07(水) 08:19:35.33ID:Bp6mjckSa
>>977
適切にデータが用意されていれば(前処理されていれば)
という条件の元

985デフォルトの名無しさん (スップ Sd7f-HBHb)2018/03/07(水) 08:41:47.69ID:5G0pI+B5d
>>983
俺も同じ疑問を持った。まぁ実験すると言ってるだけだしw

類似度というか近接距離は?
https://dotup.org/uploda/dotup.org1479217.jpg

987デフォルトの名無しさん (オッペケ Srdb-JkGY)2018/03/07(水) 17:41:15.89ID:ugI6Ihdar
ベクトルのコサインが1.0

988デフォルトの名無しさん (ワッチョイ becc-noit)2018/03/08(木) 12:13:52.00ID:dUoqmsXJ0
今更ながらランダムフォレストを勉強中なのですが、木の深さと木の数はどのくらいの値にすれば良いのでしょうか?
また、木の数を増やしていくのと、木の深さを上げていくのではどっちがオススメですか?数十万個のデータから決定木を生成したいのですが

989デフォルトの名無しさん (ガックシ 06e6-uQtz)2018/03/09(金) 13:37:49.59ID:t4MW7zf06
>>988
分類か回帰かで違うみたいだけど、普通分類なら深さは制限しない。
木の数を増やしていくと汎化性能は上がるけど、その分計算時間がかかるようになるので
OOBエラーなんかを見ながら木の数を決定するのが一般的かなぁ。

990デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a68a-hn8E)2018/03/09(金) 16:34:08.41ID:KvRJ8PZQ0

991デフォルトの名無しさん (スッップ Sd8a-4l6a)2018/03/09(金) 18:10:46.21ID:WX3plG2ad

【統計分析】機械学習・データマイニング19
http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/

992デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1757-0aB1)2018/03/09(金) 22:39:16.52ID:5JBlvAO50
992

993デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1757-0aB1)2018/03/09(金) 22:39:40.92ID:5JBlvAO50
993

994デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1757-0aB1)2018/03/09(金) 22:40:03.10ID:5JBlvAO50
994

995デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1757-0aB1)2018/03/09(金) 22:40:29.94ID:5JBlvAO50
995

996デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1757-0aB1)2018/03/09(金) 22:40:54.39ID:5JBlvAO50
996

997デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1757-0aB1)2018/03/09(金) 22:41:29.76ID:5JBlvAO50
997

998デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1757-0aB1)2018/03/09(金) 22:41:54.54ID:5JBlvAO50
998

999デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1757-0aB1)2018/03/09(金) 22:42:16.45ID:5JBlvAO50
999

1000デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1757-0aB1)2018/03/09(金) 22:42:38.42ID:5JBlvAO50
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