【統計分析】機械学習・データマイニング25

2019/06/27(木) 01:53:38.17

機械学習とデータマイニングについて語れ若人

＊機械学習に意識・知能は存在しません。
人の意識に触れたい方はスレ違いです

■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/
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【統計分析】機械学習・データマイニング24
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/

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2019/06/27(木) 07:57:36.23

2ゲットー！

ズザザザ－！
(超満員の電車内なのでAA貼れない！)

2019/06/27(木) 08:43:37.55

乙

2019/06/28(金) 08:25:13.31

意識のないAIなんてAIとは言わないよ

2019/06/28(金) 10:05:12.77

AI完全をクリアしてから考えればいい
意識云々いう奴は自己陶酔のオナ猿

2019/06/28(金) 16:26:34.11

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？

2019/06/28(金) 16:29:44.88

距離を再現する必要はない

2019/06/28(金) 17:21:29.21

>>6
違う

2019/06/28(金) 18:57:47.38

>>8
ウソつくな馬鹿たれが！

2019/06/28(金) 19:10:52.92

😭💦💦

2019/06/28(金) 22:19:19.82

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？

2019/06/28(金) 22:31:38.89

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？

2019/06/29(土) 06:26:54.34

この前の目黒記念449,000円ごっつぁんです( ´∀`)/~~。
ラジオNIKKEI賞楽しみだな。
python一辺倒だったのを、統計解析部分をRに代えてやったら回収率が飛躍的にアップした。
Pythonはデータの取り出しに特化させるのが向いてるみたい。

2019/06/29(土) 09:34:37.29

>>13
それは言語の問題ではない
Rで処理している事をpythonで処理すれば良いだけ
つまり統計処理自体の選択が適切ではなかった
あなたのミスだ