【統計分析】機械学習・データマイニング26

[1 デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ efda-zBa2) 2019/09/15(日) 09:23:06.34 ID:bjsiNRs40]

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25
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1561568018/

【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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---

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[2 デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ bd7c-+dKN) 2019/09/15(日) 09:59:37.11 ID:tu3q64lr0]

O2

[3 デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr99-XqlE) 2019/09/24(火) 23:47:17.70 ID:gKQtLd2vr]

XGBoostが諸刃の剣になっちまった

[4 デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1dad-CDEi) 2019/09/25(水) 00:19:36.48 ID:BREdOFJe0]

前スレ>>992
べイズ統計学ってなーに？
分かりやすく教えて！

[5 デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM19-tMNN) 2019/09/25(水) 07:14:40.74 ID:tY/xHREXM]

>>4
https://to-kei.net/bayes/basic/

頻度論
パラメータが定数、データが変数（確率変数）

ベイズ統計
パラメータが変数（確率変数）、データが定数

[6 デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2388-9GzD) 2019/09/25(水) 08:15:33.35 ID:CV7fPBbD0]

>>5 最近機械学習始めたバカだけど、ベイズ統計のほうが圧倒的に役立つ気がする。

[7 デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMe3-ubMc) 2019/09/25(水) 08:37:12.96 ID:1+OtauDZM]

須山がすっきりわかる本を出せばいいのに出さないのが悪い

[8 デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr99-8lXu) 2019/09/25(水) 09:16:10.18 ID:78OcKefnr]

>>5
最尤推定はベイズなの？

[9 デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM19-BK4p) 2019/09/25(水) 09:54:14.76 ID:MmbVy9zrM]

前処理→頻度統計(ここでの意味は、一昔前の統計学)
機械学習の理論→ベイズ統計

前処理がうまくなると、精度が上がるだけでなく、モデルの安定性が格段に増す
理論が分かると、個別の問題設定に対応した黒魔術が出来るようになる

結論、どっちも大切

[10 デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM19-tMNN) 2019/09/25(水) 10:52:23.26 ID:tY/xHREXM]

>>8
最尤推定推定は最尤推定、ベイズ推定とは別と理解している。

深層学習とかで使う、対数尤度の式を展開するときベイズから展開する時があるような？

[11 デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 63bd-Ms+D) 2019/09/25(水) 13:19:04.63 ID:OmIBYJEg0]

>>6
最近始めたばかりのやつがどちらが役立つかなんてわかるわけねーだろ