【統計分析】機械学習・データマイニング12

1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sageteoff [2017/01/21(土) 23:26:48.63 ID:nFM+9kDb.net] 機械学習とデータマイニングについて何でもいいので語れ 人工知能考察は未来技術板の技術的特異点スレで語れ ■関連サイト 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」 ibisforest.org/ DeepLearning研究 2016年のまとめ 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11 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482227795/ 77 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 11:50:12.83 ID:ghuVG84o.net] どうしてそんなにつまらない例題ばかりを持ち出すんだろう 78 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:07:38.48 ID:Z0M3CIeb.net] 宿題か何かだろw 79 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 12:08:30.53 ID:eNQkhgOl.net] なぜ直線で平面を分割するのですか？ 不自然だと思います。 80 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:16:11.99 ID:tlnOjDnm.net] >>77 カーネル関数使えば非線形分離出来るから 81 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:16:30.16 ID:v/e9hwv7.net] 二つの正規分布の分散が同じなら境界は直線になる。たしかに不自然な仮定だな 82 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:26:28.32 ID:sXvuiz35.net] >>78 なんでいきなりカーネル使うことが前提になるww 以前からある手法で>>73みたいなことすんのは何故と聞いてるのに 83 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:46:42.71 ID:2vJhPAHl.net] >>73 その比較する値が等しいときの点をつないだ線は直線になるんじゃね？ 84 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:50:04.79 ID:2vJhPAHl.net] x y u vの平均とか分散も判らないからサンプルから推定するしかないが本当の母平均や母分散とは誤差があるだろう 85 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 12:55:23.85 ID:HkcW5uJV.net] 関連性がよくわからん（紹介主も関連性をわかってない？） ややこしい論文見るより ttp://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/chap1.html ここみたらパーセプトロンが計算論的万能性があるのは分るでしょ。 あとは既存の論理計算と見比べてパーセプトロンを再構成したらいい 86 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 13:07:38.77 ID:WftsLTyk.net] >>73 それ重回帰分析でしょ 機械学習じゃないよ 87 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 13:14:21.47 ID:ZplzBBh2.net] パーセプトロンの学習層をどんどん多重にしていったら、どうなるかな？ 88 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 13:28:21.55 ID:uQjLcZ8g.net] 線形カーネルだと何層重ねても単層と変わらないよ と言いつつ線形関数の折り曲げ版であるReluがなぜ問題ないのかわからない 89 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 13:33:22.44 ID:ghuVG84o.net] >>86 wwwwww 90 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 13:37:30.44 ID:ZplzBBh2.net] カオス理論がやはり有効かな？ 91 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 13:51:36.32 ID:Z0M3CIeb.net] >>86 どんまい ( ＾∀＾) 92 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 15:30:20.60 ID:sXvuiz35.net] >>73 予測可能かどうかは保証ないが評価関数を最小にする係数は存在するからそれはあり。 後半の確率密度関数なんちゃら〜は絶対にしない。各事象が独立とは言えないからね。 93 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 15:59:12.55 ID:euarAUCe.net] >>86 ReLUは出力0になる入力範囲があるから出力合成でどんな領域も近似できる。 活性化関数ReLUについてとReLU一族【追記あり】 qiita.com/mommonta3/items/bf7be0ae3bf4aa3905ef 94 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 18:13:08.22 ID:E+wgNc2t.net] 【数学・統計モメン集まれ】　将棋・竜王戦。三浦九段出場見送りの判断は妥当との論説。　これがベイズの定理だ！ [193727557] hitomi.2ch.net/test/read.cgi/poverty/1485248767/ 95 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 18:34:09.28 ID:eNQkhgOl.net] ADALINEでヘッセ行列を計算して最小値となる重みを求めないのはなぜですか？ 96 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 18:51:10.93 ID:eNQkhgOl.net] 勾配降下法などという手法を使っています。 97 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:11:06.25 ID:2vJhPAHl.net] >>93 自分でやればいいんじゃね？ なんでやらないの 98 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:43:44.98 ID:FO2eZwrN.net] >>92 疑惑自体がなく完全な冤罪と結論が出て、三浦九段の名誉回復が懸念されている問題たぞ。 何がベイズの定理だ、良識はないのかな？ 99 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:53:27.88 ID:nzhz+kYn.net] このスレは数学できないやつらのたまり場だからベイズの定理とか言っても無駄 100 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:54:56.96 ID:Z0M3CIeb.net] 社会に出たこともない人が常駐してそうだからな、常識はずれなのもいるだろ 101 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:55:08.50 ID:3CEKPf6Y.net] ベイズの定理が数学（剥笑） 102 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:55:47.21 ID:FtPVVoGA.net] またいつかのアホガールか 103 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:57:03.42 ID:Z0M3CIeb.net] >>97 そういうギャグはいいから。名誉毀損事案をスレに持ち込むべきじゃない 104 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:57:13.43 ID:nzhz+kYn.net] >>99 このスレの連中にとってベイズの定理は高等数学だよｗ 105 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 20:09:22.15 ID:eNQkhgOl.net] ベイズの定理ってなんで定理の名前がつくのか不思議なくらい自明な つまらない命題ですよね。 106 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 20:19:02.70 ID:FtPVVoGA.net] 豚に真珠、という言葉を捧げよう 107 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 20:36:44.08 ID:oXSH9k1/.net] ゼロから作るDeepLearning あたらしい人工知能の教科書 この2冊がこのスレの必読書だな 108 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 20:49:19.13 ID:FtPVVoGA.net] ディープラーニングならそれでいいけど ｽﾚﾀｲに従えばPRMLも、MurphyのMachine Learningも、DudaとHeartのパターン識別も入れたい 109 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 20:52:00.60 ID:VuvAsGVQ.net] おもしろそうなサイトを見つけた。どうよ？ 素人でもディープラーニングができる「NVIDIA DIGITS」で文字認識をやってみた www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/1701/24/news033.html 110 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 20:52:05.26 ID:eNQkhgOl.net] Murphyっていう人、実名でアマゾンにレビュー書いていますよね。 セジウィックのAlgorithmsがいままででベストのアルゴリズムの教科書だとか書いていました。 111 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 21:24:36.52 ID:VuvAsGVQ.net] 肝心の登録方法が書いてないからわからん。 112 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 21:38:34.92 ID:gFS3er1f.net] >>102 おまえはアホ 113 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 21:51:03.15 ID:3uHc3Gak.net] PRML未だに積んでるなあ… 114 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 22:09:03.75 ID:eNQkhgOl.net] >>111 時代遅れになって近いうちに捨てられますよ。 115 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 22:18:08.75 ID:jKsC+Om3.net] めぐるめぐる地球はめぐる俺様の周りで 116 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 22:48:46.54 ID:eNQkhgOl.net] Raschkaっていう人なんか怪しい人ですね。 本当に「達人データサイエンティスト」なんですか？ 特徴量のスケーリングを以下の式で行うとき、 x_i' := (x_i - μ) / σ 「データに標準正規分布の特性を与える」などと書いています。 117 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 23:03:16.77 ID:jKsC+Om3.net] 松坂君とは教科書をdisることが生きがいの厨房 118 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 23:08:31.27 ID:jKsC+Om3.net] 粗探しに生きがいを見つけるとういう性格障害ｗ 119 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 23:14:47.47 ID:ZrQ22rvh.net] 機械学習の前に統計学勉強した方が良い連中ばかりだな 120 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 02:05:18.37 ID:WZmJgpHk.net] さてそろそろ為替市場で実験してみるかな 121 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 02:08:16.48 ID:CHhH83TC.net] 単純に価格に辟易してるだけだろ 「これが最後の来日！」とか散々煽っといて隔年ごとに来ればそりゃ飽きられるし、いつも大して変わらないセトリじゃ客も馬鹿じゃないんだからうんざりする。 122 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 02:08:52.01 ID:CHhH83TC.net] すまん誤爆ったw 123 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 02:48:48.14 ID:DU5NE4Ls.net] >>103 本当にそう思っているのならお前には才能のかけらもない 124 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 03:48:53.58 ID:tHr5vHqh.net] ベイズの定理は自明でつまらない（ｷﾘｯ 125 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 05:27:01.57 ID:xcuQ/RNW.net] コミュ力を学習させた方がいい奴ばかり 126 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 07:08:39.92 ID:i1ntNm6T.net] 117=123 127 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 10:54:09.57 ID:SLV8VPLP.net] >>107 人生ダッシュボードに見えた 128 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/25(水) 12:30:20.88 ID:Gmiw7uUp.net] Raschkaっていう人なんなんですか？ ↓の下線を引いた辺りが意味不明なんですが。 imgur.com/5HLKpNc.jpg 何が言いたいんですか？ 突然、確率がどうのこうの言い出して。 129 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/25(水) 12:31:34.70 ID:Gmiw7uUp.net] 別に学者でもなんでもないそこらへんの大学院生が たまたま本を書く機会が与えられたっていうだけなん でしょうね。 130 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 12:52:43.93 ID:ncsczmSY.net] >>127 なんで自演してるの？ ロジスティック回帰だから確率を考えてるんじゃね？ 131 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 13:10:13.99 ID:+ZDCoX8u.net] 松坂君はスルーよろ 132 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 14:54:21.83 ID:BgFJKaLD.net] >>112 ニューラルネットのせいでベイズがなかったことになりそう。大量データあるしベイズ使うメリットあるのかね？ 133 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 16:35:34.65 ID:pJ4wONqS.net] 統計的機械学習はオワコン 134 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 16:51:07.07 ID:BBvLOI2L.net] んなあこたない 135 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 17:30:54.68 ID:N8rjFDkA.net] 機械学習で解きたいタスクに生成モデルで立ち向かっていたのは自然現象の複雑なモデル化が困難だったからでしょ ニューラルネットみたいな識別モデルで解けるんなら持ち込まない選択肢もあるかと 136 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 20:50:22.97 ID:o52BqWk7.net] >>126 左辺を右辺で近似しようって言ってる 137 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 21:18:40.96 ID:ovqDkz36.net] >>126 logit関数は0-1の値を実数に変換する これを使って特徴量の線形結合と、その特徴量の時にクラス1になる確率を結びつけることができる 138 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 23:11:04.67 ID:TtqfhPHr.net] 荒らしでも相手したーいｗ 139 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 23:46:59.78 ID:bbvOdbzr.net] 最近の機械学習って全部ニューラルネットワークで出来てる？ RNNもDeepQNetworkもCNNも全部そうじゃない？ この分野どれもやってること同じじゃん 140 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 23:47:38.00 ID:lP73vfRB.net] できてねえよ 141 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 23:48:57.26 ID:nJO+CT7A.net] コホーネン。出来てる出来てる。 142 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 23:52:31.62 ID:TtqfhPHr.net] 連想記憶を思い出してあげてください 143 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 23:55:16.54 ID:cwiVnd3U.net] 最近といっているが 144 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 00:36:39.54 ID:6c1mJ3TJ.net] お前が何をもって機械学習と呼んでるのかは知らんが 画像や音のような特定分野を除けば今も昔も大半は重回帰分析やコサイン類似度やkNNのような原始的な方法が一般的だろ 145 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 01:39:50.98 ID:ork6Sebg.net] DQNの損失関数の一部に出てくるmaxQ(S',A')みたいな部分の計算ってどうやんの？ そもそもmaxQ(S,A)が求まるんならそもそもなんの苦労もしないような気もするし、きっとインチキするんだろうけどどうやんだ！？ 146 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 01:54:01.83 ID:QpF8cABc.net] wikipediaのQ学習のページ読めばわかる。適当な初期値からスタートして更新しまくれば正しい値に収束する 147 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 07:21:12.81 ID:PobJ+xli.net] Google翻訳のアプリはすご 148 名前：いな スマホカメラに写ってる文字が自動翻訳され、そのまま置き換わって写ってるんだぜ Deep learning 恐るべき [] [ここ壊れてます] 149 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/26(木) 08:12:26.86 ID:cQVLCdYv.net] >>119 いつまでもやつている閉店セール。 150 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 08:47:26.86 ID:Iaibv4/w.net] >>143 最大を選らばないんじゃなかったかな たぶん、Q値をすべて0から始めて、結果の評価をQ値に入れるのが味噌 その利得計算が目的合理なら、やればやるほど合理的な判断になる。 151 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 09:03:31.67 ID:Iaibv4/w.net] >>145 グーグルのフィードバック関数とは、プレイヤーたるユーザ、ミリオネラのオーディエンス 152 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 10:13:37.91 ID:/Sh2xNP8.net] Q(S,A)は、状態とアクションの結果だから、中身は単純にその2値から配列参照して、過去のQ値を返せばよい。 で、評価関数は、実証する、というか実験して、それをなんらかのスコア付けすればよい。 スコアをQ(S,A)のテーブルに入れる。 すると、二回目からは、最適解らしきものを選びやすくなる仕組み。 153 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 13:23:14.54 ID:ihTmtnuj.net] >>145 今確認して見たらほんっとに凄くてワロタwww もうこの分野はグーグル様の天下やな(´・ω・｀) 154 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 13:55:27.17 ID:PobJ+xli.net] スマートフォンアプリの『Google翻訳』がリアルタイム翻訳に対応し、カメラを向けるだけで英語から日本語、または日本語から英語に翻訳することが可能となった。 やりかたは簡単で、『Google翻訳』を起動しカメラアイコンをタップ、その後対応している言語ならリアルタイム翻訳が開始される。 目玉アイコンでインスタントのオン、オフが可能で、右下のアイコンで一時停止が可能。 ただ制度はまだまだで、認識レベルが低く、フォントによっては別の単語と認識してしまうことも多々あるようだ。 特に映画やゲームのパッケージは認識が困難で、もはやイラストレベルの文字は認識すらままならない。 有名な単語であれば、直訳でなくそのままカタカナにしてくれる。例えばSHARPは「細い」ではなく「シャープ」と翻訳され、VIERAも「ビエラ」となった。 身の回りにある物を日本語から英語、英語から日本語にすると実に面白いぞ。 今後の課題としては文字認識の精度の向上や、多言語への対応だろう。今までは写真を撮影し該当範囲をタップし翻訳結果を表示していたが、より翻訳が楽になった。 旅行先などで看板や案内に何が書いてあるのかを知りたいときアプリを起動すればリアルタイム翻訳翻訳してくれるので、重宝しそうだ。 gogotsu.com/archives/25863 gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/009-1.jpg gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/010-1.jpg gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/001-66.jpg gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/002-39.jpg gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/003-22.jpg gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/003-22.jpg gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/004-11.jpg gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/005-7.jpg gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/006-2.jpg gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/007-2.jpg gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/008-1.jpg 155 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/26(木) 14:03:01.66 ID:x0xurvAu.net] >>145 画像認識はすごいと思いましたが、肝心の翻訳がひどいですね。 156 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/26(木) 14:06:22.64 ID:x0xurvAu.net] 高級なおもちゃの領域を脱していないですね。 157 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 14:13:07.10 ID:NQNkNUym.net] 記事URLだけ貼れば十分だろ何やってんだ 158 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/26(木) 14:17:01.45 ID:Utz0288y.net] https://youtu.be/quIHgwuF6r4 159 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 15:18:46.80 ID:PPpJY7dM.net] スマホアプリ『Google翻訳』のリアルタイム翻訳が凄� 160 名前：｢と話題　身の回りの物を翻訳するとカオスに！ [無断転載禁止]©2ch.net http://hayabusa8.2ch.net/test/read.cgi/news/1485367323/ [] [ここ壊れてます] 161 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 18:20:04.23 ID:UuR4Ke5v.net] グーグルに学ぶディープラーニング https://www.amazon.co.jp/dp/4822236862/ref=cm_sw_r_cp_api_b8BIyb17648N7 162 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 18:24:33.36 ID:uid4ELIL.net] >>90 ちょっと気になるんだけど、線形モデルも変数同士は独立の仮定置いてるからそこはええんちゃう？ 163 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 18:26:11.83 ID:uid4ELIL.net] あと、線形モデルがおかしいとはいうけど、モデルの複雑さとかとのトレードオフで最近傍法とかあるし、手法の一つだとしか言いようがないような 164 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 18:33:09.17 ID:i995wneR.net] >>157 駄本の予感 165 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/26(木) 18:51:42.71 ID:x0xurvAu.net] Raschka の本ですが、 variance と bias が出てくるあたりから説明が意味不明になりますね。 ひどい本です。 ビショップの本のほうが分かりやすいですか？まともですか？ 166 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/26(木) 18:55:06.02 ID:x0xurvAu.net] 翻訳ソフトが使えるくらいの性能になるのはいつになるのでしょうか？ 167 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 19:53:01.05 ID:Dc5M15+T.net] >>161 お前の理解力が問題 168 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 19:58:50.22 ID:Gxh/Vy2Z.net] 馬鹿と鋏は使いよう、馬鹿には無理 169 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/26(木) 20:45:18.21 ID:x0xurvAu.net] Raschka の本はひどすぎるので、ましそうなビショップの本に乗り換えることにします。 170 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 22:01:42.22 ID:LOfMPQzP.net] 数学できないこのスレの奴らにビショップとか読めるわけないだろが 171 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 22:03:37.46 ID:Ox4Khub+.net] 馬鹿ほど自説に拘る 172 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 22:11:07.55 ID:BRlKv5w/.net] 久々に覗いてみたら粘着おじさんがまだいてワロタｗ 翻訳に興味あるなら、ウェアラブル翻訳デバイス ili（イリー）の発表会が1/31にありんす こいつにはかなり期待している iamili.com/ja/ 173 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 22:18:08.63 ID:BRlKv5w/.net] あ、粘着おじはそろそろこのスレ卒業せいよ〜 174 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 22:19:52.87 ID:uid4ELIL.net] python機械学習プログラミングは理論分かってるの前提だから説明はかなり不十分 PRMLとは役割が全然違う 175 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 22:48:13.87 ID:gfpPy35K.net] >>170 あの本は著者の講義の副読本だから 厳密なことは書いてない 176 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 01:18:06.74 ID:sVTHVTwX.net] 機械学習に数学はいらない 177 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 01:33:13.62 ID:3pui5nOJ.net] 実際そういう人は実務で機械学習やってる人の中にゴロゴロしてるだろうな

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