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/
-
【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/
VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured
探検
【統計分析】機械学習・データマイニング25
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1デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bbda-4T0R [114.182.230.4])
2019/06/27(木) 01:53:38.17ID:WayvZS+f02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) 07:57:36.23ID:IbKMjjoUM 2ゲットー!
ズザザザ−!
(超満員の電車内なのでAA貼れない!)
ズザザザ−!
(超満員の電車内なのでAA貼れない!)
3デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6f66-QRBW [183.77.219.7])
2019/06/27(木) 08:43:37.55ID:2tGE38CS0 乙
4デフォルトの名無しさん (ワントンキン MM1f-hd/a [153.237.6.213])
2019/06/28(金) 08:25:13.31ID:cQT1BDVVM 意識のないAIなんてAIとは言わないよ
5デフォルトの名無しさん (アウアウカー Sa27-+WBJ [182.251.108.44])
2019/06/28(金) 10:05:12.77ID:6rqNzILja 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
意識云々いう奴は自己陶酔のオナ猿
6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) 16:26:34.11ID: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?
7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) 16:29:44.88ID:L7hsi0hP0 距離を再現する必要はない
8デフォルトの名無しさん (スップ Sd9f-4T0R [1.66.102.252])
2019/06/28(金) 17:21:29.21ID:etZWCRnqd >>6
違う
違う
9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) 18:57:47.38ID:HvoUsiIUM >>8
ウソつくな馬鹿たれが!
ウソつくな馬鹿たれが!
10デフォルトの名無しさん (アウアウクー MMe7-Dq7D [36.11.224.231])
2019/06/28(金) 19:10:52.92ID:7pRqTRJTM 😭💦💦
11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) 22:19:19.82ID: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?
12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) 22:31:38.89ID: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?
13デフォルトの名無しさん (スフッ Sd9f-BAii [49.104.39.160])
2019/06/29(土) 06:26:54.34ID:Fhjv9Srvd 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。
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。
14デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cf10-0rME [153.131.102.129])
2019/06/29(土) 09:34:37.29ID:GHQZkqP1015デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cf10-0rME [153.131.102.129])
2019/06/29(土) 09:35:22.12ID:GHQZkqP10■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
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