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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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
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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
【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+pQH0987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
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