【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 >>486
おまいは2ちゃんの評価うのみにするのか？
気になるなら立ち読みしてこい >>494
ソニーのページ行ったらブラウザが暴走してワロタ 最近の出版は部数じゃなくてとにかく種類出せって方針だからゴミ本が量産されてる このこないだから迷い込んでる子は
イーガンの「ディアスポラ」冒頭すら
理解できなそうなんだよなぁ… https://www.amazon.co.jp/dp/4839962510
この本のレビューなんか見てると特に思うんだけどさ
まともに論理を学習したい人はわずかしか居なくて、殆どはサンプルコードのコピペで人工知能を動かしたいだけなんだよ
日本でまともな本なんて出すだけ無駄だ 時系列データの特異値分解について
特異値分解をすることで特異ベクトル、特異値が出ますよね。
この２つがなんなのかいまいちわかりません。 書評書くひとがあほなのはともかく
書評下げは狂ってる 固有値分解の一般化みたいなことだろ。
Av = λv を満たす、λとvが固有値とベクトルだが。
特異値のほうは、固有値分解不可能はケースでも適用できる。
Av = λv 、A*w = λw を満たすλ、v 、w が対応する。 >>500
同意。
きちんと理解したいなら機械学習の勉強でなく、数学の勉強したがるはず 今時、ニューラルネットの説明を論理回路でするの要らないと思う。
初学者は余計に混乱する。
任意関数近似できますと書くだけで十分。 >>503
うーん、ごめんなさい。
さっぱりわからないです…
グーグルトレンドで適当なキーワード使って特異値分解したらとりあえずできました。
https://dotup.org/uploda/dotup.org1442544.jpg
特異値分解することで特異値、特異値ベクトル、写像、誤差、が出たんですけど
これが出ることで何がわかるのかがさっぱりです。
どなたか助言いただきたいです。 >>507
初学者にはゼロから作る云々という魚の本渡しときゃいいんだよ TwitterでTEAM AI がネタにされてワロタ 1年で東京大学に受からせるための予備校みたいなのって無いですかね？ 機械学習やるなら大学院だが
東大大学院なら企業奨学金と留学制度使ってアメリカに留学できるもんな 【IT】Google、「認定ITサポートプロフェッショナル」制度と学習プログラムの提供を開始。Googleなどへの就職で有利に
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1516272682/ あとニュートン法の方が最急降下法に比べて効率よく最適解に到達することができるのであれば
最急なのはニュートンの方で最急降下法が最急を名乗るのはおかしいと思うのです >>519
最も勾配が急な方向におりるだけで、一ステップで最も下るわけではない 会社で多変数を主成分分析かけてk-meansで分解色分けしてるが誰も便利な点を理解してくれない 1年でゼロの状態から東京大学に受からせてくれるための個別指導の予備校みたいなのって無いですか？ 〜は無いですか？という問いに、ありますとだけ答えるのはコミュ障の自己満的承認欲求の一種だから、まともに取り合っても無駄。 東大なんぞ行かんでもMOOCで好きな講座受講すればいいんじゃないの
東大受けるなら理科社会もやらないといけないし >>523は物理板、数学板、拳法板、男女板を荒らしているヒマラヤです。お見知りおきを
907 名前：ご冗談でしょう？名無しさん[sage] 投稿日：2018/01/19(金) 23:17:04.40 ID:???
1年でゼロの状態から東京大学に受からせてくれるため個別指導の予備校みたいなのって無いのでしょうか？ こうやって東大東大言うアホが多いから無駄に偏差値上がるんだな 全くの初心者がゼロからディープラーニングを学ぶのに
一番お勧めの書籍やサイトはありませんか？ >>528
MOOCでどれだけ完璧に理解しても自分でビジネス起こすぐらいの人間でない一般人ならただの自己満足にしかならない
しかし大学行ってMOOCと同等のカリキュラムで赤点ギリギリでもいいから単位揃えればそれだけで食っていける >>537
ろくに理解しないまま無名大学をギリギリで卒業して食っていけりゃいいって、それこそ一般人の自己満足ｗｗ >>533
ディープラーニングの書籍が１つも無いねw >>538
無名大学でも機械学習とかやってるの？
一定水準以上でないとそんなことやってないかと思ってたので やっぱり脇見恐怖症の人間には東大というか普通の大学自体無理なのでしょうか？
通信制の大学にするしかないですか？ Google先生の翻訳精度上がってる気がする
これもAIの成果か？ 最近のGoogle翻訳って、かなり端折って翻訳するようになったよな
以前より自然な文章ではあるけど そういば東大生はなんか変だ、みたいな話めっきり聞かなくなったね。
背広着てスポーツするとか、訪問先で出されたぶどうをひとつづつティッシュでピカピカに磨いてから食うとかｗ
俺が目撃した極めつけは、
「お前、東大出身なの？すげぇ頭良いんだな。俺達なんか馬鹿に見えるだろうなｗ」
「いいえそんなことありませんよ。一寸の虫にも五分の魂ということわざがあります(ｷﾘｯ。」
すべて実話ですｗ >>540
拓大で小川毅彦という先生がやっている。 東京大学理学部数学科に入って数学を勉強したかった・・・・・。
ちくしょう・・・・・・。
頭がよければ・・・・・・。
白チャートすら理解できない・・・・・。
どうしよう・・・・・。 gensim.models.Doc2Vecで文書分類をやろうかと思ったけど
学習済みモデルと言うのを使った方が良いの？
自分でモデル構築するととんでもなく時間かかる上に
後から語彙を追加は出来ないっぽい >>551
君は自分の頭が悪いから数学の本が読めない、と自分の頭のせいにしているが、
数学の本は、読もうという意志があってはじめて読めるようになるものであって
自然にすらすらと頭に入ってくるようには出来ていない、それは白チャートとて同じこと
数学の本が分からないのは頭が悪いからではなく読む、という意志が足りないからだ
いっておくが「俺は数学の本を読むことに決めた」と言葉の上で力んでみても仕方の無いことだ
数学の本が読めない、すなわち、本を読む意志が足りない、これらは必要かつ十分な条件なのだ
ここに数学の本がある、頭の1ページから読んでみたまえ、割り算から入るから難しくはないはずだ
https://ja.wikisource.org/wiki/%E5%88%9D%E7%AD%89%E6%95%B4%E6%95%B0%E8%AB%96%E8%AC%9B%E7%BE%A9/%E7%AC%AC1%E7%AB%A0/%E6%95%B4%E6%95%B0%E3%81%AE%E6%95%B4%E9%99%A4 ラノベのように数学書がスラスラ読めたら天才やがなｗ 高校レベルの数学なんて結局繰り返し解いて解法を暗記するだけの知識問題
理解できないのは頭の出来の良し悪しなどではなく勉強時間が足りないだけ >>555
そんな勉強の仕方で点数取っている奴は数学科行ったってものにならない。 理学部数学科は旧7帝以外は工学部数理工学科に移籍させろ。 暗記ほど強力なものはないぞ
インド人は2桁の九九を暗記してIT業界で活躍してる >>559
二桁九九なんて過剰
日本の九九だけで必要かつ十分だ インドの数学の凄さは計算力じゃなくカリキュラムの濃さ
高校までで数学科の3年ぐらいまでやる
当然小学校でプログラミングを本格的にやる はぁ、ダメ元でエンジェル投資家に転身しようかなあ
この世界の経済ルールでは出資する者が必ず勝つようにできているし
汗水垂らして手を動かす側は一生負け犬ですわ >>561
高校生が数学科の3年並、ていうけれども具体的になにをやるというの？
数学ばかりやっても仕方がない、物理も化学も必要だろう？彼らは母国語で学問できないから英語習得の負荷も大きい
正直いって大学でやる数学は、線形代数と微積分だけで十分だ、物理もニュートン力学をしっかりやっておればいい まあその教養課程程度の微積分と線形代数をまるまる高校でやっちゃうのがインドなんだよなあ >>564
日本でもちょっと昔のカリキュラムなら高校で微積分と線形代数をまるまるやっていたと思うよ最近はどうだかしらないが >>561
プーラン・デーヴィーに聞かせてやりたいな まるまるってほどでもないけど93年に高校1年生だった人まではあったよ
まるまるなら教養課程いらないからね
今は微分方程式、行列・一次変換も消えた 自分は脇見恐怖症という症状を持っているのですが、東大どころか普通に通う大学自体無理でしょうか？
やはり通信制の大学にするしかないですか？
東京大学理学部数学科に入るのが夢なのですが。 >>571
数学の本を読めば脇見恐怖症も克服できます、ぜひ読んでみてください 微積分、線形代数が十分だったら下の三つをお勧めしたい。
・調査観察データの統計科学(星野崇弘)
・データ解析のための統計モデリング入門(久保拓弥)
・カーネル多変量解析(赤穂昭太郎) >>572
なぜ数学の本を読めば脇見恐怖症を克服できるのでしょうか？ 白チャートって数学の本じゃないじゃん
高校の受験参考書、問題集…
統計解析とほとんど関係ない 迷い込んで来てるあたまおかしい子は
高校では数学の点数が高かったとかそんなので数学込みで受験する学科受けたけど
それ以外の広範な基礎知識がてんでダメでなんにも理解できずドロップアウトして
あたまがおかしくなって「おまえら数学がわかるか！」ってネットで言ってまわってる
バカで可哀想な子。 悔しい・・・・・。
頭が超良かったら、東京大学理学部数学科卒 → 東京大学大学院数理科学研究科数理科学専攻修士課程修了 →
東京大学大学院数理科学研究科数理科学専攻博士課程修了
というルートを辿れていたかもしれないのに・・・・・。
俺なんかがどんなに努力したってそのルートを辿るのは100%無理だよな・・・・・。
俺、これからの人生どうするんだろう・・・・・・。
本当にどうしよう・・・・・。 >>583
そいつにかまうな、ヒマラヤという荒らし、妄想を書いてるだけ >>582
数学の本を読みなさい、それで道はひらけるよ >>582
そのルートだとどこか途中で発狂しそうｗ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
