- 1 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/01(水) 10:39:45.57 ID:Wg+J+pQH0.net]
- 機械学習とデータマイニングについて語れ若人
■関連サイト
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
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
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/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured
- 1000 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/27(木) 01:54:06.67 ID:WayvZS+f0.net]
- 【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/
- 1001 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/27(木) 08:04:06.70 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/27(木) 09:16:45.71 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/27(木) 09:28:13.05 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/27(木) 09:54:27.27 ID:bw41bzb40.net]
- 悲しい気持ちになってくる
- 1005 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/27(木) 10:22:08.87 ID:L2GlDEAx0.net]
- 虫を判別するAIってある？入力は虫の写真
- 1006 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/27(木) 11:52:30.56 ID:0y1J8mH9M.net]
- ある
- 1007 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/27(木) 13:44:19.46 ID:CuVP091Q0.net]
- 昆虫判定機ですね(androidアプリ)
- 1008 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/27(木) 14:34:39.70 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/27(木) 14:53:39.12 ID:ZZ4yQS+50.net]
- >>981
サンクス
- 1010 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/28(金) 16:25:53.30 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/28(金) 16:30:09.80 ID:L7hsi0hP0.net]
- まるちんこ
- 1012 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/28(金) 18:49:48.28 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/28(金) 19:27:51.30 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/28(金) 19:45:42.33 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/28(金) 19:51:50.53 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/28(金) 20:12:35.62 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/28(金) 20:26:42.97 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/28(金) 21:56:21.11 ID:BWz5SbEt0.net]
- >>990
そんな簡単な話なんですか？
- 1019 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/28(金) 22:00:37.83 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/28(金) 22:09:57.11 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/28(金) 22:18:41.44 ID:BWz5SbEt0.net]
- >>993
ありがとう
- 1022 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/28(金) 22:19:57.41 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/28(金) 23:40:15.64 ID:HvoUsiIUM.net]
- >>995
入門書ぐらい読んでから質問しなよ？
- 1024 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/29(土) 00:25:52.88 ID:pC5pXrtS0.net]
- >>996
合ってるかどうかだけでも教えてくれないか？
- 1025 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/29(土) 00:57:33.82 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/29(土) 01:19:10.70 ID: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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/29(土) 01:27:35.71 ID: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 名前：1001 [Over 1000 Thread.net]
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