【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 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… >>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‥ 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 >>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 >>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 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 >>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。 このスレッドは1000を超えました。
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