【統計分析】機械学習・データマイニング25

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2019/06/27(木) 01:53:38.17ID:WayvZS+f0
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/
VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured
2デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM07-L5e7 [210.142.95.242])
垢版 |
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！)
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])
垢版 |
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
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
6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) 16:26:34.11ID: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])
垢版 |
2019/06/28(金) 16:29:44.88ID:L7hsi0hP0
距離を再現する必要はない
2019/06/28(金) 17:21:29.21ID:etZWCRnqd
>>6
違う
9デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM07-L5e7 [210.142.95.11])
垢版 |
2019/06/28(金) 18:57:47.38ID:HvoUsiIUM
>>8
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])
垢版 |
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])
垢版 |
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？
12デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
垢版 |
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？
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。
14デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cf10-0rME [153.131.102.129])
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2019/06/29(土) 09:34:37.29ID:GHQZkqP10
>>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
15デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cf10-0rME [153.131.102.129])
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2019/06/29(土) 09:35:22.12ID:GHQZkqP10
>>13
前回うまくいったとして
今後10回とか繰り返したら損するかもしれないよ
16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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2019/06/29(土) 09:50:41.55ID:iogbVdf2M
>>11
>>12
質問の意味が分からん
2019/06/29(土) 10:01:58.78ID:c0pfCvxU0
>>12
文がごちゃついてるけど
合ってる
2019/06/29(土) 10:10:42.33ID:zdFJmU1ka
統計処理はRの方が楽なことが多いが統計学を理解していれば言語で結果が変わるなど起こらないはず
19デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Spe7-SgbD [126.199.196.189])
垢版 |
2019/06/29(土) 10:56:23.50ID:8JoTMZH0p
みんな統計検定準一級って持ってる？
機械学習やるなら持ってた方がいいかなって思ってるけどどう？
2019/06/29(土) 11:36:03.57ID:I2beZNSz0
機械学習に数学は不要
統計学に数学は必要
ゆえに機械学習に統計学は不要
2019/06/29(土) 13:38:25.90ID:c0pfCvxU0
>>19
必要だと思うなら持てばいいじゃん
人に聞いてどうすんの？
2019/06/29(土) 14:14:30.70ID:cbp3fco7d
deepnude
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190629-00000002-jij_afp-int
23デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM07-L5e7 [210.142.95.232])
垢版 |
2019/06/29(土) 17:04:47.33ID:XAAAufdRM
>>20
機械学習じゃあ中途半端な数学は
意味ないからかなり勉強しないと。

統計学は基本からしっかり勉強すれば
数学は役に立つね

これからは機械学習でも
数学やってないと
淘汰されそうじゃね？
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