【統計分析】機械学習・データマイニング26

2019/09/15(日) 09:23:06.34

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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2019/09/15(日) 09:59:37.11

2019/09/24(火) 23:47:17.70

XGBoostが諸刃の剣になっちまった

2019/09/25(水) 00:19:36.48

前スレ>>992
べイズ統計学ってなーに？
分かりやすく教えて！

2019/09/25(水) 07:14:40.74

>>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

2019/09/25(水) 08:15:33.35

>>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。

2019/09/25(水) 08:37:12.96

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

2019/09/25(水) 09:16:10.18

>>5
最尤推定はベイズなの？

2019/09/25(水) 09:54:14.76

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

2019/09/25(水) 10:52:23.26

>>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？

2019/09/25(水) 13:19:04.63

>>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

2019/09/25(水) 13:30:28.23

でも勉強を進める上でどっち先にやればつまらないかってのはあるんじゃない
理論よりならベイズ、実務よりなら頻度だろうな

2019/09/25(水) 14:09:59.84

みんなはどうやって環境構築してるの
anacondaを使ってやるのがセオリー？

2019/09/25(水) 15:07:16.78

anacondaは初心者のうちだけ使う
でも最近はAWSがサポートしてるからまた使いたくなってきたな

2019/09/25(水) 18:36:46.01

俺、初心者じゃないけどanaconda使うわ

anaconda使うことを否定する派は
1. 昔のトラブル多い時代から触っているヤツ
2. システム環境領域にインストールするヤツ
のどっちか

個人領域にインストールする分には全く問題ない