【統計分析】機械学習・データマイニング24

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1デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b01-ZQWL [60.65.176.121])
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2019/05/01(水) 10:39:45.57ID:Wg+J+pQH0
機械学習とデータマイニングについて語れ若人

■関連サイト
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
http://ibisforest.org/
Machine Learningを用いた論文一覧2018
https://shiropen.com/seamless/machine-learning/2018
2017年のディープラーニング論文100選
https://qiita.com/sakaiakira/items/f225b670bea6d851c7ea
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23
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured
964デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp93-jTOb [126.233.215.30])
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2019/06/26(水) 08:27:10.58ID:G1U3R67Bp
>>962
認識という言葉はもっと前からあるんじゃね？
965デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MM57-JrQK [114.149.213.193])
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2019/06/26(水) 08:28:53.23ID:LhV4Z2ECM
>>964
意識という言葉も昔からあるよ
2019/06/26(水) 08:37:18.13ID:Nv3XN8tFa
また鉄屑湧いてるのか
2019/06/26(水) 08:50:59.40ID:akVRcrp40
脳科学の方が意識の解明には近そうだ

これだけ科学が発展し多くの研究者がいる中で
ほぼ全ての人類が生まれながらにして意識があり
毎日睡眠という意識がなくなる行為をし
毎日起床という意識回復の儀式を行っているにもかかわらず
その謎が解明されていないのは何故なんだろうね
2019/06/26(水) 09:02:26.67ID:fhfivptN0
>>962 認識なんて大昔からあるよ。 別にAI に限った話じゃない。

AI は、曖昧な認識をまとめて学習して認識率が上がることに特徴がある。 学習したデーターから推論により高い認識率となるのがAI の特徴となっている。
2019/06/26(水) 09:04:29.83ID:fhfivptN0
>>967 我思う故に我あり。 ただそれだけの事。
970デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMd3-ohyG [36.11.224.253])
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2019/06/26(水) 09:43:42.41ID:nuoXJ4wYM
次スレは？
2019/06/26(水) 12:51:49.01ID:1lX0KYJ10
>>875
>>967
自由エネルギー原理と統合情報理論で検索だ

FEP
https://i.imgur.com/l4tnc01.png

IIT
https://i.imgur.com/fXqXqxc.png
972デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMd3-ohyG [36.11.224.253])
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2019/06/26(水) 17:07:47.51ID:nuoXJ4wYM
意識厨うぜえ
2019/06/27(木) 01:54:06.67ID:WayvZS+f0
【統計分析】機械学習・データマイニング25
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1561568018/
974デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM07-L5e7 [210.142.95.242])
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2019/06/27(木) 08:04:06.70ID:IbKMjjoUM
意識厨は中学生でしょ。
たまにいるのよ、自分のこと神レベルの天才だと
勘違いしてるバカ中学生が。

まじ信じてるから何言っても無駄なの。
過ぎ去るのを待つしかないの。

迷惑なキチガイ中学生。
975デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MM1f-hd/a [153.235.71.139])
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2019/06/27(木) 09:16:45.71ID:hATJE/feM
>>974
論破されすぎてファビょってんな
パターン認識と機械学習はもう買った？
2019/06/27(木) 09:28:13.05ID:YU6DA9tR0
「論破」は思春期にありがちなへりくつ病にかかった男子中学生がよく使う言葉。
977デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4352-QRBW [118.243.198.224])
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2019/06/27(木) 09:54:27.27ID:bw41bzb40
悲しい気持ちになってくる
2019/06/27(木) 10:22:08.87ID:L2GlDEAx0
虫を判別するAIってある？入力は虫の写真
979デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMe7-Dq7D [36.11.225.177])
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2019/06/27(木) 11:52:30.56ID:0y1J8mH9M
ある
2019/06/27(木) 13:44:19.46ID:CuVP091Q0
昆虫判定機ですね(androidアプリ)
2019/06/27(木) 14:34:39.70ID:zW7TuaF20
>>978
虫専用の判定アプリはGoogle Playにある
なんでもかんでも認識するのはGoogle Lens
2019/06/27(木) 14:53:39.12ID:ZZ4yQS+50
>>981
サンクス
983デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
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2019/06/28(金) 16:25:53.30ID:BWz5SbEt0
多次元尺度構成法ってデータ間のユークリッド距離を見てユークリッド距離をほぼ再現できる別次元のデータ構成をつくりなおすってことで合ってる？
984デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 537c-a57L [122.215.159.99])
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2019/06/28(金) 16:30:09.80ID:L7hsi0hP0
まるちんこ
985デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM07-L5e7 [210.142.95.11])
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2019/06/28(金) 18:49:48.28ID:HvoUsiIUM
>>983
合ってると思うけど
理論の詳しいことはわからない。
ただデータ分析ではウルトラむちゃくちゃ役に立つ！
図で結果を表示できるから
客が納得してくれる。
MDSはいいよ！
2019/06/28(金) 19:27:51.30ID:3mLnUJ2u0
>>983
「ほぼ再現できる」は言い過ぎで「できるだけ再現できる」程度だな

本来遠くにあるべきやつが近くに表示されてたりとかする
仕方ないことだけど
987デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM07-L5e7 [210.142.95.11])
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2019/06/28(金) 19:45:42.33ID:HvoUsiIUM
次元縮約してんだから
んなこたあ馬鹿でもわかる
2019/06/28(金) 19:51:50.53ID:3mLnUJ2u0
>>987
ほぼ再現っていうから分かってないかと思うじゃん
989デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
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2019/06/28(金) 20:12:35.62ID:BWz5SbEt0
>>986
回答ありがとう
ちなみに多次元尺度構成法の数学的なアルゴリズムの概要がわかる人っていますか？
2019/06/28(金) 20:26:42.97ID:3mLnUJ2u0
>>989
たしか元の距離と変換後の距離の差の二乗和を最小化する線形変換を求めるとかいうのだったと思う
991デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
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2019/06/28(金) 21:56:21.11ID:BWz5SbEt0
>>990
そんな簡単な話なんですか？
992デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
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2019/06/28(金) 22:00:37.83ID:BWz5SbEt0
>>192
統計学が大学一年レベルでこの業界って無茶すぎるしそもそも下のアルゴリズムがすでに大学3ー4年レベルの統計学じゃん
2019/06/28(金) 22:09:57.11ID:3mLnUJ2u0
>>991
MDSに関してはそんなレベルだと思うよ
線形変換がよくないっていうならisomap、tSNE、umapとかいろいろ手法があると思うけどパラメータのチューニングどうするんだっていうのは分からんです
994デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
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2019/06/28(金) 22:18:41.44ID:BWz5SbEt0
>>993
ありがとう
995デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
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2019/06/28(金) 22:19:57.41ID:BWz5SbEt0
いわゆる最小二乗法っていうのは正規線形モデル(つまり誤差項が正規分布に従う仮定の線形モデル)でほかの確率分布を想定するために一般化線形モデル(正規分布以外の分布にも従うことを想定するモデル)があるっていうことでいいんでしょうか？だれかおしえてください
私の認識では正規分布に従う仮定ならばパラメータの推定は最小二乗法という簡単な行列計算で行うことができるけど他の分布の仮定であれば一般化線形モデルのもと最適化アルゴリズムを利用した最尤法を行わなければいけないという理解なんだけどあってるのかな？
996デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM07-L5e7 [210.142.95.11])
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2019/06/28(金) 23:40:15.64ID:HvoUsiIUM
>>995
入門書ぐらい読んでから質問しなよ？
997デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
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2019/06/29(土) 00:25:52.88ID:pC5pXrtS0
>>996
合ってるかどうかだけでも教えてくれないか？
2019/06/29(土) 00:57:33.82ID:sli9M1dN0
>>995
Rでlmとglmの引数の違いを見つめてれば何かが分かるはず
2019/06/29(土) 01:19:10.70ID:3pgMwDvE0
>>995
あってるよ
データ解析のための統計モデリング入門が良書でオススメ
>>707が著者の本に沿ったプレゼン
2019/06/29(土) 01:27:35.71ID:sli9M1dN0
1000!

線形モデルで最尤推定してもいいんだよ？
その場合、確率分布が正規分布だから
最小二乗と結果同じになるけど
10011001
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