【統計分析】機械学習・データマイニング24

【統計分析】機械学習・データマイニング24 at TECH

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1000:デフォルトの名無しさん
19/06/27 01:54:06.67 WayvZS+f0.net
【統計分析】機械学習・データマイニング25
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)

1001:デフォルトの名無しさん
19/06/27 08:04:06.70 IbKMjjoUM.net
意識厨は中学生でしょ。
たまにいるのよ、自分のこと神レベルの天才だと
勘違いしてるバカ中学生が。
まじ信じてるから何言っても無駄なの。
過ぎ去るのを待つしかないの。
迷惑なキチガイ中学生。

1002:デフォルトの名無しさん
19/06/27 09:16:45.71 hATJE/feM.net
>>974
論破されすぎてファビょってんな
パターン認識と機械学習はもう買った？

1003:デフォルトの名無しさん
19/06/27 09:28:13.05 YU6DA9tR0.net
「論破」は思春期にありがちなへりくつ病にかかった男子中学生がよく使う言葉。

1004:デフォルトの名無しさん
19/06/27 09:54:27.27 bw41bzb40.net
悲しい気持ちになってくる

1005:デフォルトの名無しさん
19/06/27 10:22:08.87 L2GlDEAx0.net
虫を判別するAIってある？入力は虫の写真

1006:デフォルトの名無しさん
19/06/27 11:52:30.56 0y1J8mH9M.net
ある

1007:デフォルトの名無しさん
19/06/27 13:44:19.46 CuVP091Q0.net
昆虫判定機ですね(androidアプリ)

1008:デフォルトの名無しさん
19/06/27 14:34:39.70 zW7TuaF20.net
>>978
虫専用の判定アプリはGoogle Playにある
なんでもかんでも認識するのはGoogle Lens

1009:デフォルトの名無しさん
19/06/27 14:53:39.12 ZZ4yQS+50.net
>>981
サンクス

1010:デフォルトの名無しさん
19/06/28 16:25:53.30 BWz5SbEt0.net
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？

1011:デフォルトの名無しさん
19/06/28 16:30:09.80 L7hsi0hP0.net
まるちんこ

1012:デフォルトの名無しさん
19/06/28 18:49:48.28 HvoUsiIUM.net
>>983
合ってると思うけど
理論の詳しいことはわからない。
ただデータ分析ではウルトラむちゃくちゃ役に立つ！
図で結果を表示できるから
客が納得してくれる。
MDSはいいよ！

1013:デフォルトの名無しさん
19/06/28 19:27:51.30 3mLnUJ2u0.net
>>983
「ほぼ再現できる」は言い過ぎで「できるだけ再現できる」程度だな
本来遠くにあるべきやつが近くに表示されてたりとかする
仕方ないことだけど

1014:デフォルトの名無しさん
19/06/28 19:45:42.33 HvoUsiIUM.net
次元縮約してんだから
んなこたあ馬鹿でもわかる

1015:デフォルトの名無しさん
19/06/28 19:51:50.53 3mLnUJ2u0.net
>>987
ほぼ再現っていうから分かってないかと思うじゃん

1016:デフォルトの名無しさん
19/06/28 20:12:35.62 BWz5SbEt0.net
>>986
回答ありがとう
ちなみに多次元尺度構成法の数学的なアルゴリズムの概要がわかる人っていますか？

1017:デフォルトの名無しさん
19/06/28 20:26:42.97 3mLnUJ2u0.net
>>989
たしか元の距離と変換後の距離の差の二乗和を最小化する線形変換を求めるとかいうのだったと思う

1018:デフォルトの名無しさん
19/06/28 21:56:21.11 BWz5SbEt0.net
>>990
そんな簡単な話なんですか？

1019:デフォルトの名無しさん
19/06/28 22:00:37.83 BWz5SbEt0.net
>>192
統計学が大学一年レベルでこの業界って無茶すぎるしそもそも下のアルゴリズムがすでに大学3ー4年レベルの統計学じゃん

1020:デフォルトの名無しさん
19/06/28 22:09:57.11 3mLnUJ2u0.net
>>991
MDSに関してはそんなレベルだと思うよ
線形変換がよくないっていうならisomap、tSNE、umapとかいろいろ手法があると思うけどパラメータのチューニングどうするんだっていうのは分からんです

1021:デフォルトの名無しさん
19/06/28 22:18:41.44 BWz5SbEt0.net
>>993
ありがとう

1022:デフォルトの名無しさん
19/06/28 22:19:57.41 BWz5SbEt0.net
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？

1023:デフォルトの名無しさん
19/06/28 23:40:15.64 HvoUsiIUM.net
>>995
入門書ぐらい読んでから質問しなよ？

1024:デフォルトの名無しさん
19/06/29 00:25:52.88 pC5pXrtS0.net
>>996
合ってるかどうかだけでも教えてくれないか？

1025:デフォルトの名無しさん
19/06/29 00:57:33.82 sli9M1dN0.net
>>995
Rでlmとglmの引数の違いを見つめてれば何かが分かるはず

1026:デフォルトの名無しさん
19/06/29 01:19:10.70 3pgMwDvE0.net
>>995
あってるよ
データ解析のための統計モデリング入門が良書でオススメ
 >>707が著者の本に沿ったプレゼン

1027:デフォルトの名無しさん
19/06/29 01:27:35.71 sli9M1dN0.net
1000!
線形モデルで最尤推定してもいいんだよ？
その場合、確率分布が正規分布だから
最小二乗と結果同じになるけど

1028:1001
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