【統計分析】機械学習・データマイニング16 [無断転載禁止]©2ch.net

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2017/06/27(火) 01:09:12.61ID:S1DxdjT9
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

■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15
http://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1492344216/
192デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/05(水) 21:15:56.35ID:1tRGJbTZ
近年の数学Cに行列あったらしいね。
普通高校でなかったから、数学も受験用のやつやってないから
そもそも当時の高校数学も何やってたかしらないわけだが。大学にはいったが。



数学C - Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E5%AD%A6C
2017/07/05(水) 21:22:36.77ID:CpudxOdu
「代数幾何」からずいぶんと削減されていたんだね
2017/07/05(水) 22:06:09.45ID:eSc/y34u
行列なんぞ高校でおしえんでもいい
テンソル学ばせろ
2017/07/05(水) 22:12:54.94ID:pyZyjtbt
テンソルというかアインシュタインの総和規約に慣れるとよろし
2017/07/05(水) 22:20:18.11ID:7xcFPwOu
テンソルと行列の違いを100字以内で
197デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/05(水) 22:26:13.78ID:1tRGJbTZ
行列もテンソルも不要だとおもうぞ。
もっと基礎というか一般論、理論をやったほうがいい。
テンソル=多重線形代数として捉えた場合、線形代数を飛ばしてややこしいほうを先にやるのも難しい。
それに圏論で一般化できるなら、圏論から入ったほうが見通しいいかと。



多重線型代数 - Wikipedia
上に挙げたテンソル代数の特徴付けは、E → T(E ) が K ?代数の圏から K ?加群の圏への埋め込み関手の左随伴関手であることをいっている。
同様にして E → S (E ) は可換 K ?代数の圏から K 加群の圏への埋め込み関手の左随伴関手になっている。テンソル積加群や対称積加群、外積加群についても関手的な特徴付けができる。
2017/07/05(水) 22:31:39.33ID:2Xi6VjcY
層、トポス、圏論、測度論やるだけでいいだろ
それじゃダメなの？
2017/07/05(水) 22:33:23.83ID:8IbYgmXT
うわっ、恥ずかしい
2017/07/05(水) 23:04:13.70ID:O1eFDIID
>>198
昔流行ったらしいなw
2017/07/05(水) 23:06:21.39ID:ywW6uYNy
行列もなんもいらんから論理を徹底的にやったほうがいい。数学にも数学以外にも不可欠
「AならばBである」と「BならばAである」が等価でないこと、みたいな
2017/07/05(水) 23:10:49.91ID:W+QOLNci
>>201
それはやってるよ
2017/07/05(水) 23:27:12.03ID:ywW6uYNy
>>202
数Aでさらっと舐めて終わりだろ？
裏逆対偶って用語を教えるので精一杯で徹底的とは程遠いというか
2017/07/05(水) 23:36:42.44ID:7xcFPwOu
行列ならばテンソルである
テンソルならば行列である
205デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/05(水) 23:54:29.01ID:1tRGJbTZ
行列とテンソルをむりやりむすびつけなくていい。ほぼ別物だろ?
行列はただのデータとみなせるし、テンソルはテンソル空間やテンソル積などを考える必要がある。
206デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/06(木) 02:17:24.30ID:4UTaW8nX
テンソルは根本的には、ベクトル空間V、Wに対して、
その積V×Wから自然に作れる新たなベクトル空間Xってことでいいんだよな?
有理数の不足分をおぎなって実数をつくるみたいなことだろ?　完備化だが。
207デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/06(木) 05:53:36.06ID:Jzvo14ln
>>190
本職って具体的に何を指してるのか怪しいな
2017/07/06(木) 09:12:12.07ID:x/UayICR
論理難しい。
十分条件と必要条件がどっちがどっちだってなる。
2017/07/06(木) 09:25:31.43ID:P5IDjBEP
矢印で絵を書けばいい
十分な方から必要な方にフローが流れるだけ
2017/07/06(木) 10:00:11.28ID:DTfGvgx3
>行列やるくらいなら線形代数でいいよ。
ハゲ笑
2017/07/06(木) 13:54:41.03ID:J7MNc/bp
ベクトルはベクター、テンソルはテンサーと言え
トンスルかっつーの
2017/07/06(木) 15:18:30.49ID:Q+5UkCgF
>>211
文句は教科書に言ってくれ
2017/07/06(木) 15:33:35.39ID:TPVQiuHf
重箱のスミに何があるのか
2017/07/06(木) 15:51:50.09ID:P2852YtO
>>213
そこは日本の研究者が漁るとこ
2017/07/06(木) 18:14:45.16ID:BPJeJDCh
>>211
アホか
2017/07/06(木) 18:56:01.68ID:kgCqBXM3
>>211
アホ言うな
2017/07/06(木) 19:15:50.15ID:45rAkCut
>>211
やーいやーいあーほ
218デフォルトの名無しさん
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2017/07/06(木) 20:23:56.48ID:GCdgVrag
機械学習の記事って情報が散逸してて読み切れねーわ
重要論文を一週間に一本に絞ってくれないかな
2017/07/06(木) 21:05:11.87ID:XCAB2Zq6
>>218
重要論文判定の識別関数作ってパーセプトロンに突っ込めや
てかそういうのこそ機械学習でやらせるべき
2017/07/06(木) 21:11:37.50ID:1+qLHeAc
行列を単なる計算の手段と思ったらダメだろ

行列はベクトル空間を表し、そのベクトル空間に
対する距離（射影）が最短になるベクトルを
見つけるのが機械学習の本質、とイメージすると
いろいろと応用が効くと思う。
2017/07/06(木) 21:15:48.03ID:K8IGMJfb
>行列はベクトル空間を表し、そのベクトル空間に
>対する距離（射影）が最短になるベクトルを
>見つけるのが機械学習の本質
お笑いを一席
2017/07/06(木) 21:48:33.38ID:RGCMNwkL
>>220みたいな見方が出来る人
ホントに増えて欲しいんだが。。
223デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/06(木) 22:05:09.46ID:GCdgVrag
増えたら困るねぇ
2017/07/06(木) 22:07:06.40ID:K9EvbHBW
>>188
行列がまるごと無くなったのは現行の学習指導要領から
以前あった一次変換は、最近はずっと入ってなかったと思う
次期学習指導要領も今のところ行列なし
2017/07/06(木) 22:18:01.95ID:K8IGMJfb
ひありか
2017/07/06(木) 22:21:26.24ID:YBl8Hb71
高卒が多いのか、高校の数学の話が多いですね
2017/07/06(木) 22:21:58.22ID:RGCMNwkL
>>223
なぜ？
見えるものが違ってくるのに。。
2017/07/06(木) 23:08:42.30ID:c8ke6HnZ
レスから学歴コンプを見抜く機械
229デフォルトの名無しさん
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2017/07/06(木) 23:18:10.25ID:4UTaW8nX
数学科卒だが、>>220の意味わかってない。
見えるものが違ってくるを具体的に頼む。
230デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/06(木) 23:21:35.74ID:4UTaW8nX
シンプルにこの行列だったら、"そのベクトル空間に対する距離(射影)が最短になるベクトル"とはなに?

1　0　0
0　1　0
0　0　1
2017/07/06(木) 23:24:42.59ID:SgqT1Iyq
もうその書き方から頭悪いよな
3次の単位行列と書くだろう普通
2017/07/06(木) 23:30:36.37ID:P2852YtO
>>231
頭が悪い学歴コンプのスレなんですが
2017/07/06(木) 23:30:57.42ID:qPT+Y2m9
おれは二次でいいや・・・
234デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/06(木) 23:36:33.35ID:iCwzDuVX
小中学生でも読んで分かるように書けない奴は本当には数学を理解できていない。
2017/07/07(金) 00:17:56.93ID:JoJfvIqW
>>219
勉強し直してこい
236デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/07(金) 00:29:31.05ID:G8bk1r+1
頭の善し悪しなんてリアルの学歴で決着がついてるんだから、こんなところで必死になってもしょうがないよ
2017/07/07(金) 01:06:11.82ID:cFVk1Jik
Aが行列でxとbがベクトルとしたときAx = b の
xを求めたい。

でも現実的にはxの解がないことが多い。だから
誤差e = b - Ax が最小のときがxの最適解になる。

Axは行列Aの列ベクトルの線形結合で作られる
「平面」であり、bはその平面から斜めに出ている
ベクトル。

つまりベクトルbから平面への射影したときの
距離eを最小にするxが最適解になる。

解析の最小二乗法を線形代数的にやっているだけ
だとは思うがベクトルの方がイメージしやすい。

数学科じゃないので間違ってたらすまん。
238デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/07(金) 02:02:12.61ID:G8bk1r+1
＞誤差e = b - Ax が最小のときがxの最適解になる。

たった2行目のこの時点で大間違えじゃあ、長い長い残りを読んでも無駄だろう
2017/07/07(金) 02:39:35.38ID:lPKIQXky
>>237
びっくりするくらい合ってない
240デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/07(金) 02:45:50.04ID:Z/NuFZwX
最小自乗法は線形代数で表現できるお
241デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/07(金) 06:54:20.26ID:7ITbdfe7
>>226
高卒とは限らんぞ、東大でも大学で数学をやらん奴は線形代数を一生やらずじまいになる。
242デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/07(金) 07:00:49.89ID:O0fDrQbK
>>238
間違ってなくね？
どこのことを言ってるの？
243デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/07(金) 07:34:21.26ID:y8l3MOci
Ax = bの時点でこの解は、行列のみならず、bにも依存してるわけだが。
bは任意でいいのか? そしたらゼロでもイチでもいいのか?
それとも(A、 b)が最初に与えられた行列だとするのか?
そこからの説明もとむ。
2017/07/07(金) 08:08:59.07ID:ItiCI/p4
>>243
えっ？
連立方程式を行列で表現しているだけだが
2017/07/07(金) 08:54:40.10ID:OV8bpvVM
>>234
それデータあるの?
246デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/07(金) 09:09:48.74ID:y8l3MOci
>>244
その連立方程式と、この関係性を説明してくれ。


> 220 名前： [.] 投稿日：2017/07/06(木) 21:11:37.50 ID:1+qLHeAc
> 行列を単なる計算の手段と思ったらダメだろ
> 行列はベクトル空間を表し、そのベクトル空間に対する距離(射影)が最短になるベクトルを
> 見つけるのが機械学習の本質、とイメージするといろいろと応用が効くと思う。
2017/07/07(金) 09:11:41.59ID:iowhp0vH
>>242
へーん、なら誤差が負の無限大になるような解でも探してろよｗ
2017/07/07(金) 10:09:18.91ID:stRk6581
>>220
自己流で同じような考え方してたけどそう間違っちゃいないんだな
2017/07/07(金) 10:38:16.11ID:Hkhwo5qO
線型識別の話をしたいのだろう、たぶん、きっとそうだよね
2017/07/07(金) 10:41:39.69ID:fpfCGWE6
>>249
最近、線型の意味を覚えたばかりなのかい？
2017/07/07(金) 10:51:19.09ID:Hkhwo5qO
>>250
おじちゃん、詳しく教えて
2017/07/07(金) 10:53:30.54ID:vo2VT5sF
>>251
お兄さんと言えフッサフサやぞ
2017/07/07(金) 11:16:33.34ID:Zm7wv7mh
学部レベルの数学がよく分かってない状態で
深層学習をやっちゃだめなんですね
2017/07/07(金) 11:21:13.99ID:Ju6cSvwH
やってよい。深層学習に数学は必要ない。
2017/07/07(金) 11:59:11.30ID:Hkhwo5qO
>>252
髪の型は１９分けなわけですね
256デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/07(金) 12:12:57.65ID:6/1c2NBw
スレ違いでしたらすみません。
因子分析についてどなたかご存知でしたらお答えください。
現在「5 因子性格検査短縮版 (FFPQ–50) 」https://www.jstage.jst.go.jp/article/personality/13/2/13_2_231/_pdf
を用いて個人の性格を分析しようとしているのですが、どのような計算をすればよいのかわかりません。
因子得点の計算法を書籍で確認したところ標準化した粗点に因子得点係数をかければ計算できるようです。
しかし論文には因子負荷量表のみ紹介されており因子得点係数や相関行列を求める手段が内容に思えます。
ご教授いただけますでしょうか。よろしくお願い致します。
2017/07/07(金) 12:16:37.49ID:u5D8E4qs
>>253
そもそも深層学習の発展は専門外が貢献
学問てのは後付けにすぎない
2017/07/07(金) 12:17:21.51ID:zYftPXbI
>>256
宣伝乙
259デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/07(金) 13:40:06.21ID:CR+cZhA6
>>219
Amazonのリコメンド機能とかGoogleのもしかしてとか
すでにあるんじゃね

重要と考えられるものを推薦したり提案したりしてる
260デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/07(金) 13:54:30.09ID:CR+cZhA6
>>246
平面上にbが存在すれば連立方程式に解がある状態かな
平面上にbが存在しない場合は平面上のbの距離が点
つまりbから平面へ射影した点が近似解になると解釈出来る
261デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/07(金) 14:17:58.47ID:Z/NuFZwX
線形代数と勾配法さえわかってればいいお
2017/07/07(金) 22:26:10.16ID:nm77RtOW
行列スレｗ
2017/07/08(土) 00:28:04.87ID:qPwKVr1Z
>>257
同意。
ついでに述べると深層学習専門の講義とかマジやめて欲しい。
特定の方法しか知らんやつが増える。
2017/07/08(土) 00:42:20.41ID:uwEv9WbD
PRMLを読んではいけないらしい
2017/07/08(土) 00:59:28.39ID:LFCUi1Tz
ベイジアンの書籍だもの。偏りがないとは言えない。
読んではいけない、は大学の先生の「気を引くため」の戯言じゃないの？
2017/07/08(土) 03:12:27.67ID:K8L717tK
米国や中国に遅れすぎたから今さらやってもなぁ
2017/07/08(土) 03:32:54.46ID:Q1yx0MVS
先端技術は中国にまかせて、日本は重箱の隅をつつくという切り分けはできてるだろ
268デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/08(土) 03:54:23.67ID:oPAejcOE
map推定とベイズ推定の違いがよくわかりません
P(θ|D) = (P(D|θ)P(θ))/P(D)
でP(D|θ)P(θ)だけ考えてこれを最大化するのがmap推定で、
(P(D|θ)P(θ))/P(D)を全部計算してθの信用度まで出すのがベイズ推定だとしたらパラメータθに一切関わらないP(D)の値は計算する必要があるのでしょうか？
P(D|θ)P(θ)だけ計算して合計が1になるようスケーリングするだけではダメなんですか？
2017/07/08(土) 07:38:42.21ID:6vW4Gp5k
>>253
ダメに決まってるだろバカなのか？
少なくとも数学か物理で修士持ってるやつ以外ダメ
工学部の博士だけ大学によっては良い
2017/07/08(土) 09:00:11.43ID:sK/mLZZH
>>268
PRML読め
2017/07/08(土) 11:34:40.65ID:ttuBzuC+
MAP推定なんて統計学的に何の根拠もないゴミだから使わない方がいい
2017/07/08(土) 12:45:13.64ID:QkNdjw+7
無知そうなのがなんか言ってる。MAP推定反対派はもっと違うこと言う。
2017/07/08(土) 12:51:47.73ID:ttuBzuC+
博士号持っているんだが>>271は正しいよ
2017/07/08(土) 12:53:28.89ID:ttuBzuC+
正確にいうと機械学習ではなくて統計学（専門はMCMC)だが
MCMCが普及したという状況からみてもMAP推定は過去の遺物
2017/07/08(土) 13:38:38.47ID:QkNdjw+7
根拠教えてくれると助かる
2017/07/08(土) 13:39:48.75ID:1cpEb7H4
自分も正直詳しく聞いてみたい
2017/07/08(土) 14:26:24.34ID:cqaW2ET5
どうしてだろう
278デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/08(土) 14:53:57.02ID:bx7kaphQ
ビショップの日本語訳の本ですが、ネットで注文して家に届きました。

下巻は表面がツルツルしているのですが、上巻は普通の紙みたいな感じです。

上下巻ともツルツルのが良かったのですが。。。

本自体も少しダメージがあるのが送られてきました。

もしかして、返品されたB級品を安く仕入れて売っているのでしょうか？
2017/07/08(土) 14:55:33.59ID:k7wFvHKJ
>>273
自分のレスに正しいってコメントするのって、バカなの？それとも自演失敗？
280デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/07/08(土) 15:13:10.57ID:Znuc+49x
線形なのか線型なのか、はっきりせい。
2017/07/08(土) 15:33:59.37ID:k7wFvHKJ
>>280
linear algebra の単なる訳語だからどっちでもいいんだよ、どうせ欧米の後追いなんだから
2017/07/08(土) 15:49:35.62ID:QkNdjw+7
>>279
表現的に自演
2017/07/08(土) 16:02:33.95ID:VM8GoqOU
日常的に自演してるんだなw そりゃワッチョイ提言があるたびに強硬に反対するわなw
2017/07/08(土) 16:06:04.61ID:trRPfY+9
自演博士 www
2017/07/08(土) 16:10:35.93ID:trRPfY+9
>>278
本は粗雑に扱われがちだから、そういうことはたまにある。通販の弱点。
表面の違いは版の違いなだけでしょう
2017/07/08(土) 16:11:33.54ID:AC4an/FF
>>278
お前は読まずに飾るだけなのか
だったら表紙だけコピーして弁当箱にかぶせて本体は安く売り払っちまえ
2017/07/08(土) 19:29:34.43ID:lfRb3a0C
次は日本語訳が悪いとか言い出しそう
2017/07/08(土) 19:38:29.05ID:ICTsGxtb
粗探しはじめんだろ
2017/07/08(土) 20:29:59.66ID:ylggERJO
>>282
お前はその自演博士に教えを乞うているのかｗ

>>273が自演っぽく見えるのは言葉のあやみたいなもの自演ではない。
どうせmap推定がなんでダメなのか述べても難癖付けられるだけだから
いわないでおこうと思ったが、仕方ないから言っておく

まず、ベイズ統計学的には事後分布を出すことこそが最大の目的であって
事後平均・中央値・最頻値などは副産物でしかない（それ自体は事後分布の姿を
把握するためのもの）
ただし、事後平均や中央値に関しては統計的決定論の観点から正当化可能
それに対して事後分布のモードは統計的決定論の観点から正当化できない

実用的にもMCMCが普及した今MAP推定はむしろ不便
プログラミングできない学生に教育としてベイズ的な考え方（≠ベイズ統計)
に触れてもらうくらいの価値しかない

レス付けられても付け返さないんでよろしく
2017/07/08(土) 21:09:17.54ID:WTG+UFVb
>>289
自演がバレて恥ずかしい、まで読んだ
2017/07/08(土) 21:10:07.27ID:ye4ztRvo
で、どこの書籍や論文に書いてあったかの根拠を示せっていってるんだろ。
自演博士は日本語も不自由か。
2017/07/08(土) 21:15:14.93ID:AbVAaa3F
はい次回から問答無用でワッチョイ決定な
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