【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/
-
VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured

---

VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvvv:1000:512:: EXT was configured

[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

[12 デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM19-BK4p) 2019/09/25(水) 13:30:28.23 ID:PT03VQPIM]

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

[13 デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMe3-ubMc) 2019/09/25(水) 14:09:59.84 ID:1+OtauDZM]

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？

[14 デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM19-BK4p) 2019/09/25(水) 15:07:16.78 ID:PT03VQPIM]

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

[15 デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp99-cpyx) 2019/09/25(水) 18:36:46.01 ID:LyljOph0p]

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

[16 デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMe3-ubMc) 2019/09/25(水) 18:40:09.58 ID:1+OtauDZM]

環境構築は今アホみたいに簡単になってるのね
参入障壁下がったなー

[17 デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM19-BK4p) 2019/09/25(水) 19:38:21.27 ID:PT03VQPIM]

condaは数年前からあるよ

[18 デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM19-BK4p) 2019/09/25(水) 19:39:44.94 ID:PT03VQPIM]

数年どころじゃないな。でも日本で広く普及したのは2015年ぐらいからだと思う
その頃にはアプリをダウンロードして解凍すればハイって
状況が整ってた。書籍もいっぱい出てたし

[19 デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa13-9GzD) 2019/09/25(水) 21:30:03.73 ID:P5XKQ29wa]

うｂｙにもcondaがあればな
gemじゃだめだ

[20 デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7b66-kReW) 2019/09/25(水) 21:32:09.14 ID:jOSWKpSY0]

rubygem

[21 デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2d01-9GzD) 2019/09/25(水) 22:49:49.65 ID:J2adDr870]

anacondaは今でもPATHの問題はある。
それでも他のpython管理でぐっちゃになるよりかは管理は楽だったりする。
それでも問題ならコンテナ使うなりVM使うのが正解。

[22 デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM19-BK4p) 2019/09/25(水) 23:40:30.85 ID:PT03VQPIM]

個人で使うならcondaでもいいけど、
linux環境ならVMでpipかコンテナ、windowsならコンテナを使うほうが主流だと思う

pythonのコミュと、condaのコミュが喧嘩したままなのがすべて悪い

[23 デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9b66-vFU9) 2019/09/26(木) 07:08:44.02 ID:GjmPRA6D0]

>>pipかコンテナ

コンテナっていうのはanacondaとかvirtualenvのこと？

[24 デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MMf9-tbXw) 2019/09/26(木) 08:47:24.45 ID:/HqP+5MIM]

簡単だから
ついアナコンダ使って
インスコしてしまうw

[25 デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMa3-MfK0) 2019/09/26(木) 09:10:37.91 ID:qqF5D8YZM]

重いコンダラ

[26 デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM01-LR8f) 2019/09/26(木) 15:00:47.07 ID:nS47tYDvM]

>>23
dockerを想定していた

[27 デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMa3-MfK0) 2019/09/26(木) 17:08:15.06 ID:qqF5D8YZM]

dockerかーそっかー