【統計分析】機械学習・データマイニング27
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機械学習とデータマイニングについて語れ若人
＊機械学習に意識・知能は存在しません。
人の意識に触れたい方はスレ違いです
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【統計分析】機械学習・データマイニング26
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/
スレ立ての際は、一行目冒頭に
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をお願いします。
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:: EXT was configured >>571
つまり統計的推測の尤度推定の定式化とは別の枠組みってことですか？ 本質的には同じ物だと思ってた
それこそ甘利先生の大好きな分野だろ KL最小化 -> 尤度最大化 -> 最小二乗法
の流れをわかってなさげ。それで理論がどうたら言ってる馬鹿多数。 UNICODE蔓延したときに犬と一緒にされなくて良かった >>577
そゆこという奴いるけどね
それはそもそも間違いなんだよ
もう少し勉強しようね！ >>582
わかってないなら黙ってりゃいいのに。
黙ってられないから馬鹿なのか。 >>575
データをもとに分布のパラメータを点推定するという枠組みの中には入っているのではないのかな
線形単回帰の場合だと、切片、傾き、誤差の分散がパラメータになるのでは？
回帰式と、回帰式で求めた値を平均値としてある分散で決まる正規分布の誤差
これらで決まる尤度関数を作って最大値とか最小値になるパラメータを求めるって事かと 切片とか、残差とかp値とかどうでも良い。
一番大事なのは上司の機嫌が良くなることだ >>583
お前が全く分かってないチョン
知ったかすんなやクソチョンw とにかく在日朝鮮人はダメ
嘘つきの強姦魔の犯罪者ばっか
クソチョンはウソつきの知ったかw >>589
？？
糖衣というものが何なのかよく分からないけど、アインシュタインの縮約は一般のベクトルの内積、行列の積の表示を簡略化出来る。
具体的にはΣが数式から消えて見えやすくなる。
プログラムの書き方ではなくて、参考書に記載の数式の理解に役立つ ごちゃごちゃした数式の文字の添字に悩まなくなるって話 変数変換で使うチェインルールの計算ルールと直感的に合ってる。 かなり機械学習の本が出ているけど意外とアインシュタインの縮約の方法が無かったりで、もったいないなと感じてます。
微分が絡んでもアインシュタインの縮約記法があれば結構余裕で理解できる ホント、朝鮮ゴキブリBot君は
知ったかのクズだな（笑）
意味不明の書き込みしてドヤ顔してるというクソチョンｗ
ま、チョンはそういう人種だから
朝鮮では女に人権がないから強姦しても全然OK
それを日本に持ち込んでいるのがクソチョンｗ
さっさと半島にかえれよクソチョンｗ >>597
失礼。お馬鹿には理解できないお話でしたね >>596
個人的には物理屋さんの特殊記号の発明を
機械学習の文脈で教えるべきかは微妙な気がする >>602
その程度のことも知らなかったのは事実、ということでしょうか すまん、テンソル解析はこれぐらいしか読んでいない
テンソル解析 田代 自分が縮約記法を理解していて既存の書籍の数式も脳内で変換して読めるなら何も問題ないのでは？
一体何に怒っているのか >>605
上から目線で
何でこんなに世の中の本はアホなのかと嘆いているだけです。
怒ってないですね >>588
残念ながらそのような職場で上司の機嫌が良くなってもあなたが幸せになることはない。 声道の物理模型ってのは18世紀からふいごでボーボー吹かせるようなのがあったが
音声をニューラルネットワークで学習させたりフィードバックして調整したりってのは
耳と脳まで模型を作ってるともいえるし、ある意味古くて新しい話なんやね IBM・アmazon・Google・Microsoftが政府と協力し
新型コロナウイルスの研究に330ペタFLOPSもの処理能力を提供
https://gigazine.net/news/20200323-a〇azon-google-microsoft-covid-19-research/
＞新型コロナウイルス(COVID-19)に関する疫学・バイオインフォマティクス・分子モデリングといったさまざまな研究プロジェクトに対して、
＞合計で330ペタFLOPSのコンピューティングリソースを提供します。
＞IBMおよびホワイトハウス科学技術政策局、アメリカ合衆国エネルギー省が主導し、国立研究所やその他の機関とも協力
DeepMindの人工知能「AlphaFold」が新型肺炎COVID-19を引き起こすタンパク質の構造を予測
https://techable.jp/archives/119377 老人がマスクやら紙類買い占めてるらしいのだが機械学習でどうにかしてくれよ >>625
イギリスも普通に外出禁止なんだな
流石に弱者切り捨てはないか こういうカスは自分が死ぬ側になると文句言うんだよな。 まず親の葬式出せるのかねえ。坊主に電話越しに看取ってもらってサヨウナラは困るねえ。それから自分の番が来るなら未練はないよ 忙しいときに5chなんて
見る余裕ねーよ
朝鮮ゴキブリBot君は
ず~っとヒマだから
粘着してるわけで(笑) データの収集方法から指定できるなら、
各都道府県で母集団をランダムに抽出→検査数当たりの陽性率
で、地域ごとの感染予測が出来るな
検査基準も統一されてないデータを分析しても何も出んだろ 検査者を母集団とした陽性率を見るだけでは国毎の比較はできないからな
好き勝手に検査受けられる国なら陽性率は下がるし、発熱しなければ受けられない国なら上がる そもそもランダムサンプリングで検査しているわけではないからな
統計の基本中の基本
そんな数字には何の意味もない >>639
各国の今日までの報告から
どの国でどのくらい蔓延してるナウとか
今後どのくらい流行が悪化しそうでござるとか
統計学的に予想するのは
ムリゲー！
おもな理由は637-638 >>640
ホント馬鹿だな
無理でもやらなくちゃならんと
なったらなんとかするのが本物の
データサイエンティストだ
ま、馬鹿やチョンにはムリゲーw 芋野郎は宇宙創成から今日までの原子の軌跡も
本物ｗｗｗとやらは計算できると思ってそうだな・・・ まあこれくらい糞なデータで予測しろとか普通に仕事であるわ。
もちろんゴミ結果しかでないんだが。
この業界に夢見てる人にはそういう現実をとりあえず提示しておく。 ランダムサンプリングして検査しないと、A国は明らかに発熱したような人しか検査受けさせないから陽性率高い、
B国は誰でも簡単に検査受けさせるから陽性率低い、みたいな状況なのにこれらの陽性率だけを単純比較するしかなくなる >>646-647
それじゃ曖昧過ぎんるよ
偽陽性もまざってくるんよ？
陽性反応適中度(positive predictive value：PPV) で調べると詳しくわかるかもしれないかもしれない
>>644
もっとももっともらしいもっともらしさ って 舌かみそうになる ランダムサンプリングするから母集団の比率の区間推定ができるわけで
恣意的なサンプルからは母集団の推定はできない
これがわからない人は統計をやるべきではない >>649
統計学の入門書読んでヒャッハー！してる馬鹿学生め(笑)
お前のような馬鹿に統計学は無理
あきらめろ馬鹿！ 偏りのあるサンプリングからは有意義な結果は出てこないの？ ランダムサンプリング
反復
局所管理
は原則と言われていると思う 両群共同様の性質の偏りがあると保証されてるなら比較できるんじゃないか？
そんな保証がどこにもないから問題なわけだが >>655
許容な偏り方 ： どっちの群も「女性のみ抽出しますた」 みたいな、「共通の属性チョイスで偏らせる」
だめな偏り方 ： 片方の群は「女性のみ」もいっぽうの群れは「未成年のみ」 みたいな、イミフのチョイス方法 検査精度が７０％しかなくても、検査対象が国毎に異なっても、統計的に推定することは可能だと思う。
合ってるかわしらんけど。 そりゃ推定すますた！とかいって何らかの数値を出力することは可能だろ。いつだって。 計算力がものすごくかかるものは計算するのも難しい
素因数分解とか 学術巨大掲示板群: アルファ・ラボ
ttp://x0000.net
物理学 化学 数学 生物学 天文学 地理地学
IT 電子 工学 国語 方言 言語学 など >>655
その偏りのある母集団の性質は分かる
意味がないが ある母集団からのサンプルと
別の母集団からのサンプルを比較して
有意な違いがわかれば
どの要因によって違いが生じるかを調べるキッカケにはなるんじゃね？ まあその母集団からはランダムサンプリングが必要だけど 手当たり次第に検査したよりも陽性率が高いってことは
検査する前の問診などで
適切に判別できているって見方もできる
これをもっと積極的にやろうとするのが
アメリカのGoogleがAIで判別してから検査する方式だろう 味覚や嗅覚に変化が出るって情報が加わってより精度が上がるかもしれない 熱があるから検査する人しない人
咳が出るから検査する人しない人
症状がなくても検査する人
どうやっても偏りが出てしまうので
母集団の特徴は分からない 陽性と陰性が混ざっている集団から
陽性だけに分けてジニ係数とかの純粋度を上げていく
決定木とかで
完璧に分類できたら検査しなくてもほぼ100%陽性 >>666
おめーはランダムサンプリングしか
しらねーのか馬鹿！ ランダムサンプリング馬鹿は
クソ馬鹿な西内啓のクソ本でも読んだのかな(笑) 文句はいいからランダムサンプリングしなくて済む方法を君は知ってるはずなんだからとっとと教えろよ 教えろだと？
なんで無料で教えなきゃならんのだ？
ちゃんと入学して授業料払え！
その前に入試に受かれ！ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
