機械学習とデータマイニングについて語れ若人
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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
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DeepLearning研究 2016年のまとめ
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【統計分析】機械学習・データマイニング23
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VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured
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【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])
2019/05/01(水) 10:39:45.57ID:Wg+J+pQH0969デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0301-ZQmt [126.51.76.50])
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])
2019/06/26(水) 09:43:42.41ID:nuoXJ4wYM 次スレは?
971デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53e6-0BNU [180.14.146.20])
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
>>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])
2019/06/26(水) 17:07:47.51ID:nuoXJ4wYM 意識厨うぜえ
973デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 73da-4T0R [114.182.230.4])
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/
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])
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。
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 (ワンミングク MM1f-hd/a [153.235.71.139])
2019/06/27(木) 09:16:45.71ID:hATJE/feM976デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cfa3-5hf/ [121.94.19.107])
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])
2019/06/27(木) 09:54:27.27ID:bw41bzb40 悲しい気持ちになってくる
978デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 73da-Eaty [114.185.8.227])
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])
2019/06/27(木) 11:52:30.56ID:0y1J8mH9M ある
980デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cfda-Eaty [121.118.76.4])
2019/06/27(木) 13:44:19.46ID:CuVP091Q0 昆虫判定機ですね(androidアプリ)
981デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e3e6-3te8 [180.14.146.20])
2019/06/27(木) 14:34:39.70ID:zW7TuaF20982デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6fda-Eaty [223.218.107.30])
2019/06/27(木) 14:53:39.12ID:ZZ4yQS+50 >>981
サンクス
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])
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])
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])
2019/06/28(金) 18:49:48.28ID:HvoUsiIUM986デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cf1f-bYGp [153.205.84.152])
2019/06/28(金) 19:27:51.30ID:3mLnUJ2u0987デフォルトの名無しさん (トンモー MM07-L5e7 [210.142.95.11])
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
んなこたあ馬鹿でもわかる
988デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cf1f-bYGp [153.205.84.152])
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
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])
2019/06/28(金) 20:12:35.62ID:BWz5SbEt0990デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cf1f-bYGp [153.205.84.152])
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
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])
2019/06/28(金) 21:56:21.11ID:BWz5SbEt0 >>990
そんな簡単な話なんですか?
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])
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
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
993デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cf1f-bYGp [153.205.84.152])
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
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])
2019/06/28(金) 22:18:41.44ID:BWz5SbEt0 >>993
ありがとう
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])
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?
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])
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?
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])
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?
合ってるかどうかだけでも教えてくれないか?
998デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 433c-9deW [118.240.95.156])
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
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
999デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff5c-IAUG [115.36.243.167])
2019/06/29(土) 01:19:10.70ID:3pgMwDvE01000デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 433c-9deW [118.240.95.156])
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
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
Over 1000Thread このスレッドは1000を超えました。
新しいスレッドを立ててください。
life time: 58日 14時間 47分 50秒
新しいスレッドを立ててください。
life time: 58日 14時間 47分 50秒
レス数が1000を超えています。これ以上書き込みはできません。
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