【統計分析】機械学習・データマイニング8

1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sageteoff [2016/05/30(月) 14:28:15.04 ID:lmnfFsu1.net] 何でもいいので語れ ■関連サイト 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」 ibisforest.org/ 前スレ 【統計分析】機械学習・データマイニング7 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1460535528/ 【統計分析】機械学習・データマイニング6 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1455651930/ 176 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/11(土) 22:29:38.74 ID:PEhHwJ/Q.net] chainer は昨年末くらいからアップデートを繰り返されて使う気が失せた 177 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/11(土) 23:39:10.16 ID:1rbAcpRy.net] 小数点以下で関数を変えるな 178 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/12(日) 00:02:36.72 ID:8Rsz5yWA.net] よし、あえてここで俺がcommon lispでフレームワーク作る 179 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/12(日) 06:32:34.63 ID:9Yu7iVS3.net] >>172 今　どのくらいまでアップデートしてるのかな？　172さんの言うよう にアップデートを繰り返されて使う気が失せたので全然、見てない。 180 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/12(日) 07:23:35.39 ID:vVZR4K/C.net] >>130 物理や数学との違いの一つとして多くの方言があるように思う ターゲットの問題の多様さや人口の多さに起因しているのかもしれない 例えば、同じ自然言語をターゲットにした研究者でも言葉が通じなかったりする word2vec Explained: Deriving Mikolov et al.’s Negative-Sampling Word-Embedding Method | Omer Levy Omer Levy](wp.me/2zQFd > We found the description of the models in these papers to be somewhat cryptic and hard to follow. 「word2vecイミフ過ぎwww 人間の言葉で書き直したった」盛りましたすみません 目抜き通りで日本人の名前をを見ることがないのは事実かもしれないけど 裏通りに入ると日本人村があったりする >>65 で挙げた論文はモントリオールのチームだと思うけど普通の物理や数学よりも 日本人密度が高いように思う ヘシアンの負固有値の数が標高が下がるにつれ少なくなることを観察して 標高の高いところの極値をスキップしやすいオイラー法改を提案している >>147 に関係した話題だと思う 181 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/12(日) 08:54:04.48 ID:hE/WfIPg.net] しらみ潰しで済むなら、それに越したことはない。 182 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/12(日) 20:55:47.50 ID:vVZR4K/C.net] つながり見っけ 裏道どころかタイムズスクエアの真ん前にいたんですね 前のスレッドで「現在のDNNにおける未解決問題」というスライドを挙げたんですが スピングラスの下りでの元ネタの一つです Open Problem: The landscape of the loss surfaces of multilayer networks www.jmlr.org/proceedings/papers/v40/Choromanska15.html > Earlier theoretical analysis, conveniently reviewed in Dauphin et al. (2014), suggest the > existence of a certain structure of critical points of random Gaussian error > functions on high dimensional continuous spaces. > ... > Nevertheless they provide no theoretical justification for the existence of this connection. 読んでないので憶測ですが、Dauphinさん達の観察したモース指数と標高の関係を スピングラスを使って導けるよという趣旨のようです そのDauphinさん達の仕事です Identifying and attacking the saddle point problem in high-dimensional non-convex optimization arxiv.org/abs/1406.2572 これも読んでないのですが、これを紹介しているブログを読むと >>65 の路線をそのまま発展させたか整理したもののようです No more local minima? blog.terminal.com/no-more-local-minima/ >>65 は悪乗りで書いたんですが、色々とつながり勉強になりました 灯台下暗し 一旦突破口を見つけるとイナゴのようによってたかって片付けるNN48恐るべし 183 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/12(日) 21:10:53.11 ID:YWOQehEL.net] がんばって論文書いてくれ、IEEEに載ったら読むよ 184 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 09:06:38.42 ID:BCwySWZU.net] Kerasまたインターフェース変えてこないか心配で、あんまり使い込みたくない 185 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 12:41:49.40 ID:EYgzInPD.net] Tensorflow使う人ってやっぱLinux？ 186 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 13:10:11.42 ID:WTHdbxNZ.net] 試行はMacで運用はLinuxじゃね 187 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 15:56:14.67 ID:Xq6/eTzo.net] >>181 windowsでvm linux 188 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/13(月) 21:14:51.58 ID:1ohehUTc.net] >>181 仮想マシンもいい選択だと思うけど、こういう作戦はどうかな? 0. リナックス箱を買う 三万も出せば十分な箱が買えるのでは？ スマホだとセキュリティ上の制約が多いので不合理かも ラズパイだと別の世界に行ってしまうかも 1. 開発はリナックス箱 天才以外は小さなデータを使った試行錯誤があると思う コードの大部分は定型化しにくい雑多なデータ処理でバグの宝庫 2. 本ちゃんはクラウド 使った事ないけど高い機械を買うより安上がりでは？ 結局、ここで仮想マシンを使うことになるのけど（ちゃんちゃん） 189 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 21:22:08.10 ID:1ahkFkzd.net] 金あるならMac買った方が早い 190 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/13(月) 22:19:08.33 ID:aVrC9ogK.net] 俺はVPSで月１０００円のマシン借りてそこで適当なスクリプト動かしてる。 AWSとかでもいいんだけど、いくらになるかわからないからな 191 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 22:35:39.45 ID:R0RMs4bq.net] データ分析はやっぱり手元で軽く試して可視化までできないと面倒臭いよ 個人の勉強レベルならたいてい小規模な試行錯誤止まりでデスクトップで十分完結するレベルだし 192 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 22:36:36.39 ID:rH9xeHNR.net] >>186 公開しないのであればローカルでVM動かしたほうが費用も性能も良いんじゃない？ 193 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 22:46:04.11 ID:R0RMs4bq.net] >>188 大規模な分析やるなら一時的にAWSでインスタンスを沢山立てて 早く結果出してすぐ止めるというのはよくある使い方だよ マシン1台でバッチ処理に10時間かけるのも10台使って1時間で終わらせるのも費用は同じだからな 月契約のVPSだとそういう使い方できないからほとんどクラウドのメリットはないけど 194 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 22:47:21.65 ID:fedZzlGv.net] 機械学習をローカルでやったら、時間かかりすぎでしょ 195 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 22:52:09.92 ID:fedZzlGv.net] GoogleのCloud Machine Learning使ってる人いる？ 196 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/13(月) 22:52:27.53 ID:+VixTmhk.net] 仮想ＰＣはもうlinuxのインストールでつまづいた 197 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 22:55:38.24 ID:fedZzlGv.net] >>192 VirtualBoxをダウンロードしてきて、 ここからVHD落とせば、インストールする必要ないよ https://www.ubuntulinux.jp/download/ja-remix-vhd 198 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/13(月) 23:33:32.61 ID:1ohehUTc.net] >>186 は魅力的な気がする 自分の案だと箱代に三万円かかってしまうけどこの方法だと半年六千円で済む 日本の都市部では場所代が高いけどその心配もない バッテリーが爆発する心配もない トイレでテストランすることもできる 問題は出力をどうするか？だと思うけど tensorboard等で済むなら検討する価値ありでは？ 面倒くさいかな？ クラウドに持っていった時には避けられない問題なので二度手間にはならないかも 199 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/14(火) 00:03:37.77 ID:FEt974t9.net] 最初は普通に AWS でやればいいじゃん… 200 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/14(火) 01:48:54.46 ID:PqQxjTVo.net] このスレはそんなに大量のデータを処理するようなことをやってる人もいるんだな 俺はそれ以前でつまづいてる 201 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/14(火) 08:49:59.87 ID:E/X2uVE+.net] Twitterクロールした結果をmongoDBに格納してる人が多いみたいだけど何で？ Sqliteじゃダメなの？ 202 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/14(火) 09:51:34.97 ID:WBTeiyy3.net] >>157 カブドットコム、ＡＩで調査リポート　中小型銘柄を１分で www.nikkei.com/article/DGXLASGF09H15_Z00C16A6NN7000/?dg=1 203 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/14(火) 12:30:43.15 ID:GDTle/SJ.net] >>197 ・JSONを無加工で突っ込めるから ・意識高い系の間ではRDBダサい時代遅れみたいな風潮があるから ドキュメントDBはシ 204 名前：ーケンシャルリードがクソ遅いからデータ分析には向かないよ とりあえずドキュメントDBに溜めとく場合はあとでバッチで列指向DBとかにロードしてから分析にかけるのが定番 [] [ここ壊れてます] 205 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/14(火) 12:32:28.46 ID:uCIWlGCy.net] >>197 多くても安心w スキーマレス 206 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/14(火) 12:41:47.97 ID:usFCVOE6.net] twitterってクロールしても、ゴミしかなくね？ 207 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/14(火) 12:49:45.76 ID:UOEP8MuS.net] MongoみたいなドキュメントDBはWebアプリとかで大量の個別の更新を並列にさばくのに適していて、 ただ溜めるだけならJSONをスキーマレスでそのまま突っ込めること以外にはあまりメリットはないよ 分析を第一に考えるならPostgreSQLのjsonbに突っ込むのがバランスいいんじゃないかな スキーマレスだしSQLの機能性を犠牲にしなくていいし読み出し速いし もっとガチな規模だとRedshiftとかHBaseとかになるけど 208 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/14(火) 13:05:11.47 ID:FEt974t9.net] Spark, Presto とかの分散型で分析するなら MongoDB はコネクタがあるので選択肢の一つにはなるかも 自分は Cassandra 使ってるけど 209 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/14(火) 15:56:51.11 ID:Xw3W+KJl.net] >>201 良く気付いたな えらいぞお前 210 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/14(火) 17:06:29.98 ID:Z6F3Hcel.net] Twitterも数年前までは面白いbotがあったけど、いまは何もないな。 211 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/14(火) 22:26:37.72 ID:E/X2uVE+.net] 参議院選挙期間中は大学教員は政治活動禁止らしいのだが Twitter Botが勝手に政治発言するのは良いよね？ https://twitter.com/beliefjustworld 212 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/15(水) 01:14:06.56 ID:si8IeJpA.net] プログラム間違っててもバックプロバケーションは誤差が低下していきやすいのは何でなんだ 213 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/15(水) 05:37:12.35 ID:khLjIJ21.net] >>207 間違いによるんじゃね 214 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/15(水) 22:34:12.83 ID:rC9K6t2a.net] ツイッターネタ: MachineLearning: search results - twitter https://www.reddit.com/r/MachineLearning/search?q=twitter&restrict_sr=on この中ではバックプロパガンダが気になってしょうがない >>208 に一票で関連性は？だけど題名が面白いので Learning to learn by gradient descent by gradient descent https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/4o50wh/160604474_learning_to_learn_by_gradient_descent/ レディっとはよく知られていているのでもう貼らないけど 興味が持てて短文が多いので英語の学習教材としていいかも 215 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/17(金) 11:49:49.56 ID:DHRGSGv5.net] これからは人工脳SOINN 216 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/17(金) 17:28:44.45 ID:Z9Ymgj5s.net] SOINNをNGに入れることにした 217 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/17(金) 20:00:25.05 ID:MxTb5Tiu.net] テスト SOINN 218 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/17(金) 21:09:18.99 ID:oGfcIJpE.net] 活性化関数が曲線だとどの層にどんな影響してんのかよくわかんね 219 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/17(金) 21:19:07.18 ID:9I7kzKqq.net] $◯!NN 220 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/17(金) 22:26:36.62 ID:7+eHqEpf.net] >>213 自分で活性化関数を線形にした時とシグモイド関数とかにした時で試してみれば？ 221 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/17(金) 22:44:14.94 ID:MLohMZBM.net] 交差検証の定義についてですが、たとえばA〜Jに分類される10個ずつ計100個のデータを5分割で検証する場合、 A1〜8、B1〜8…の80個で学習してA9〜10、B9〜10…の20個で評価 … A3〜10、B3〜10…の80個で学習してA1〜2、B1〜2…の20個で評価 とするということで合っていますか？ 222 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/17(金) 22:51:25.97 ID:7+eHqEpf.net] >>216 ABで評価C-Jで学習 BCで評価D-Aで学習 とかで良いんじゃないの？ て優香5分割なのに何で10分割してあるの？ 223 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/17(金) 22:55:03.40 ID:7+eHqEpf.net] >>216 A-Jに分類されるのか 全体からランダムにサンプリングして5グループを作って 4グループで学習して残りで評価とかじゃね？ 均等に分けると人為的じゃないかな 224 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/17(金) 23:19:31.13 ID:aIqlEthT.net] >>218 復元抽出でグループ作るって意味ならそれ交差検査じゃなくてブートストラップじゃないの 225 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/17(金) 23:45:05.46 ID:7+eHqEpf.net] >>219 復元しないで 226 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/18(土) 00:03:19.58 ID:2jG1WJNX.net] >>217-220 ありがとうございます どこに分類される(べき)かは気にせずに完全にランダムで5分割すればいいんですね 4グループで学習して1グループで評価(学習は5グループではない)を5回というのは合っているのですね 227 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/18(土) 03:08:06.27 ID:2u2TtX6Z.net] >>221 実装上はシャッフルして5等分とかでいいかも 評価用を変えて5回評価するのであってる 228 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/18(土) 10:00:15.32 ID:H0ncRBu0.net] >>216 A〜Rもやっておけよ。 229 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/18(土) 13:18:12.02 ID:EM/kokpy.net] どうでもよすぎ、ワロタ 230 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/18(土) 14:42:02.09 ID:NWJllLuh.net] 大体お前ら研究者でもなければ仕事で使うインテリジェンス層でもないんだろ？ 単に流行ってるから俺もやってみるかな？ってなノリだろ？ いや、レスのレベル具合で分かるんだよ素養があまりにも無さ過ぎるからさ だからさ、もう無理するな門外漢は目の前のやるべきことに集中しろ悪いこと言わないからさ 231 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/18(土) 14:43:45.65 ID:NWJllLuh.net] AI開発ってのは正に蛇の道ぞ 一度足を踏み入れたら最後、未来永劫抜け出せない 罪深き深遠なる道ぞ 232 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/18(土) 15:01:27.20 ID:2u2TtX6Z.net] >>225 研究者とかがこんな所で情報探してるようじゃダメなんじゃね？ 233 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/18(土) 15:09:10.79 ID:WWUvrdor.net] >>226 こっちだよー あんよがじょうずねー 234 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/18(土) 19:12:00.11 ID:jRk17pG3.net] >>227 まあ、この人にでも　@odashi_t 235 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/18(土) 20:34:07.54 ID:MgIuUCQx.net] 俺自身は馬鹿だから、AIに相場を学習させてぼろ儲けしたい という夢を見ている 236 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/18(土) 21:15:26.20 ID:fQZoZn4T.net] >>230 例えば？ そもそも自分でやらずとも既にそういうツールはあるのに何故自分でやるの？ 237 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/18(土) 21:16:58.31 ID:4jeLN70B.net] 楽して金を儲ける、夢だわな 238 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/18(土) 22:10:24.35 ID:MzZYONo7.net] >>231 そんなツールあったっけ 239 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/18(土) 22:36:33.88 ID:af3ry9Dc.net] ウォール街でやれ 240 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/18(土) 22:57:39.04 ID:NWJllLuh.net] >>233 横川毅 | 高度なAIが人に変わって投資する時、わたしたちはAIを感情で選ぶ wired.jp/innovationinsights/post/cloud/i/ai-day-trading/ 深層学習活用のアルゴリズム投資をモバイルファーストで、キャピタリコが本日ローンチ jp.techcrunch.com/2016/03/11/capitalico/ オープン・フリーのFX自動取引システム「jiji」 jiji.unageanu.net/ ご意見は↓まで jiji - うなの日記 unageanu.hatena 241 名前：blog.com/category/jiji 国産だとこの辺りとかいい感じかな [] [ここ壊れてます] 242 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/18(土) 23:14:49.29 ID:MzZYONo7.net] >>235 Capitalicoはアルゴリズムを学習して見つけ出すのではなく、 教師データが自分の判断なので結局考えてるのはAIではなく自分 jijiもMTなんかと同じくアルゴリズムを考える作業は自分でやる 243 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/19(日) 00:46:31.32 ID:kW3tl/5G.net] それ言っちゃうと現在AIと言われているものは結局全て人間の判断で選択・淘汰されるから 結局考えてるのはAIではなく自分 244 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/19(日) 00:55:39.11 ID:z7Col3bo.net] だな 245 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/19(日) 01:05:23.42 ID:Pvhhv3ig.net] たしかにそうなんだよ つまり、投資のAIに求められるのは人間の判断能力を超えた結果を出すこと 画像判別のように人間でも分かるようなことを学習させるのではなく、 人間に分からない判断の部分をAIに任せられなきゃいけない アメリカのヘッジファンドなんかはその壁を越えた結果を出している会社もあるが、 そういうところはもともと投資の判断能力が高い人材が揃ってるので当然とも言える 246 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/19(日) 01:19:19.26 ID:Pvhhv3ig.net] と書くとなんか無理難題のようだけど、結局値動きの予測という他とはあまり変わらないこと Capitalicoのアプローチが特殊すぎるだけ あれは値動きを予測してるんではなく、データの作成者の考えを推測してるから 247 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/19(日) 10:26:13.13 ID:mQSmaNF1.net] 相場ってさ、参加者の心理の集合体なんだよね とどのつまり値動きってのは個々人の考えの結果でもあるんだよ だから単なるデータとしての値動きを予測するのは何の意味も成さずそもそもそれは不可能でもある だからCapitalicoのようなアプローチが王道であり合理的でもあるんだよ 248 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/19(日) 11:54:13.77 ID:Ax0ZGtFU.net] >>241 心理の集合→単なるデータではない→Capitalico この論理展開が不明 心理学はデータを基にしていない？ 単なるデータではない→Capitalicoこれは何で？ 249 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/19(日) 13:24:51.68 ID:FcRMVkwk.net] ここは sonin と fx のスレかよw 250 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/19(日) 13:37:27.55 ID:B48ze9nc.net] soinnはDLよりすごい方法と企業にプレゼンしているからしょうがないね 251 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/19(日) 15:23:53.57 ID:ZDqZVbmO.net] DLより凄い線形代数 252 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/19(日) 15:24:30.88 ID:HkGBs2hx.net] ダウンロード？ 253 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/19(日) 18:19:43.24 ID:a6Z0TtQn.net] 最近ML勉強しようと思ってtensorflow始めたんだけど これ最適化とか勝手にやってくれ過ぎて勉強出来てるのか不安 254 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/19(日) 18:33:08.00 ID:RHKUb8mk.net] 実際畳み込みNNを出来たって言ってるやつの何割がフィルタの最適化を理解してるんだろうか 255 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/19(日) 21:26:53.95 ID:HkGBs2hx.net] 最低化の部分に謎のノウハウが詰まってるから ライブラリしか使ったことないやつはバックプロバケーションの難しさとかわからんと思う 256 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/19(日) 21:44:42.84 ID:AwG7bu8F.net] うー我慢できない >>206 thanks a bot! あーこれも我慢できない > SOINNは赤ちゃんが吸うためにあるんやで〜 ごめんなさいバックプロパガンダにやられてしまいました 257 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/19(日) 22:18:17.65 ID:iyAGOg4S.net] 「SOINNは、ありまぁす」 にならないだろうね？ 258 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/19(日) 22:55:05.89 ID:G3KLjcK6.net] >>247 SOINN があるから大丈夫！ 259 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/19(日) 23:33:19.53 ID:AwG7bu8F.net] 挑発しないでください 皆様の怒りの沸点をとっくに超えているのは理解しています SOINNgo Boingo presented by SOINN https://youtu.be/hYvafg7BdwM?t=222 ところでこれってあのホップフィールド先生ですか？ Dense Associative Memory for Pattern Recognition arxiv.org/abs/1606.01164 260 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/20(月) 03:18:33.75 ID:QnQ/jX+U.net] WekaでGUIからarff形式で学習セットとテストセットを与えて 何個目が何に分類されたかって知りたいんですがどうやればいいですか？ テストセットに正解を記述しておくとマトリックスが出てくるのはわかるんですが 261 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/20(月) 08:36:52.60 ID:rCm70/fO.net] いやだからお前らさ、一体何をしたいの？ ただ弄って遊んでやってる風な気分に浸りたいだけ？ まずゴール(結果)を示せよ じゃないとアドバイスすら出来んわ 262 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/20(月) 09:24:50.79 ID:oaApV/8S.net] 趣味でなんとなく話者認識やってみてるんだけど、12次元の特徴ってどうやって学習すりゃいいんだ？ Rでやってんだけどもうわかんねえわ 263 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/20(月) 09:29:46.82 ID:Na15HGHy.net] >趣味でなんとなく話者認識 技術の進歩はすごいな 264 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/20(月) 11:40:13.72 ID:UXcyvThL.net] >>254 予測結果を追加してそれをarffに保存すれば良い 265 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/20(月) 11:41:33.14 ID:UXcyvThL.net] >>256 Rの中の何のライブラリを使ってるのか知らないが kmeansとかでクラスタリングするとか 266 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/20(月) 21:21:02.19 ID:QnQ/jX+U.net] >>258 すみません、予測結果をarffに追加という操作を具体的に教えていただけますか？ training.arffにsunny,hot,high,FALSE,no…と言ったデータを記述してPreprocessで読み込み、 test.arffにsunny,hot,high,TRUE,no…と言った正解も判明しているデータを記述してClassifyのSupplied test setで読み込むと Confusion Matrixに分類結果の数だけが出てきますが、overcast,hot,high,FALSE,?のような正解のわからないデータを入力しつつ test.arffの何行目がどこに分類されたかも知りたいです 267 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/20(月) 22:34:46.28 ID:UXcyvThL.net] >>260 右クリックしてみた？ 268 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/20(月) 22:59:37.72 ID:UXcyvThL.net] >>260 違った preprocessのfilterで、 addclassificationを選択してapply 269 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/21(火) 08:44:33.91 ID:w0TNE6Pj.net] >>256 もっとさ、マシな趣味持ちなよ 創造性を刺激し生産的で健康的なものをさ スポーツとかアウトドア系はいいぞー 自然に触れる、一体となれるものは真理でもあるからね 270 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/21(火) 09:00:40.64 ID:NJMLMFFL.net] 人工知能で金鉱山さがしがマイブームの趣味だよ 271 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/21(火) 09:10:21.89 ID:5vWLnQ7J.net] >>263 熊に襲われたり蜂に刺されたりして健康を害するぞ 272 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/21(火) 09:48:17.17 ID:CcYe7823.net] >>264 ガリンペイロ 273 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/21(火) 12:20:06.86 ID:7aKfQ0uT.net] >>265 ロードとボルダリングやってるが楽しすぐるwwwww 時々、国内や海外でツアー組んでロッククライムも行ったりするが最高よ まっ俺は簡単なものしか登れんがな(´・ω・｀) 274 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/21(火) 17:01:34.20 ID:LmIpUMBm.net] >>262 ありがとうございます 275 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/21(火) 23:31:00.27 ID:jjg9Llz/.net] Machine Learning Yearning www.mlyearning.org/ > This is a book I am writing over summer 2016. If you want to get > a free draft copy of each chapter as it is finished, > please sign up by Friday Jun 24th for my mailing list: > ... > The book will be around 100 pages, and contain many easy-to-read 1-2 page > chapters. If you would like to receive a draft of each chapter as it is > finished, please sign up for the mailing list by Friday, Jun 24. > - Andrew Ng だそうです 276 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/22(水) 00:07:12.28 ID:NudLOpS0.net] tensorflowのGitHub覗いてみたらbotが仕事してたw

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