- 1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/10/04(月) 23:00:10 ]
- 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/index.php?FrontPage
- 272 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/04/26(火) 13:27:29.85 ]
- データマイニングで効果や利益でるの？
- 273 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/04/26(火) 17:52:28.64 ]
- >>272
マイニング対象、入手可能データ、マイナーの技量、顧客の能力とやる気、そして運による。
- 274 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/04/26(火) 21:29:12.32 ]
- デジコンより在庫の回転率が上がる物販のが効いてくるのか？
- 275 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/04/30(土) 17:01:08.53 ]
- 「はじめての機械学習」って本が出たね。
プログラム例がC言語で書かれてるらしいからちょっと興味ある。
- 276 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/04/30(土) 19:51:37.78 ]
- CかよせめてPythonにしてくれ・・・
- 277 名前：デフォルトの名無しさん [2011/04/30(土) 23:22:36.99 ]
- アラヤダ、ゴミ本でおなじみの小高知宏じゃない
こんなのポイよポイ
- 278 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/02(月) 11:22:22.60 ]
- >>276
実務家用向けの本というより手法指向の本で
書いてる人もこの分野に長けた人じゃないんで
アルゴリズムの勉強書籍として使ったらいいね。
だったら、確かにＣの必要性はないんだけど、
Pythonを知っている人が多いかと言うと、
むずかしいね〜
- 279 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/04(水) 02:28:37.07 ]
- この分野の数学的知見を得ようと思うんだけどこれなら分かる最適化数学って本って
どうでしょう？
結構ビンゴな内容だと思うんだけど
- 280 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/04(水) 06:29:55.07 ]
- 古典的な内容だと思う。
一通り知っていた方が良いけど、機械学習とは直接関係ない。
どうしてビンゴな内容だと思ったのか、わけがわからないよ。
- 281 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/04(水) 06:43:26.38 ]
- ラグランジュ法ぐらい、初学者になるための前提知識だろ…
- 282 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/04(水) 12:35:22.61 ]
- >>279
機械学習から得られた複数の結果から
（その中で）何かを最適化するという時には考えられるけど。
280が行っているように直接関係はない。
もともと最適化できるんなら、機械学習いらないし。
- 283 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/04(水) 14:56:02.13 ]
- ん？
MLなアルゴリズムには凸最適化を始めとする最適化問題に帰着できるものが多いのは事実だぞ。
- 284 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/04(水) 15:50:43.08 ]
- どっちにしろ局小値問題が出てくる
- 285 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/04(水) 16:00:35.03 ]
- カーネル関数なりラグランジュなり主成分分析なりはアルゴリズムを理解する上で必要だろ
- 286 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/04(水) 16:05:10.41 ]
- FOILでも局小問題が出てくる
- 287 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/04(水) 21:35:25.93 ]
- 直接は関係なかったようで・・・
とりあえず一度立ち読みしてから判断しようと思います。
- 288 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/04(水) 22:10:12.63 ]
- ラグランジュ法すら知らないレベルなら買っても良いかもね
- 289 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/04(水) 22:45:12.40 ]
- >>287
そだね
応用で考えると、なんでも絡んでくるから。
本質を見失っちゃ意味ないし。
- 290 名前：「コンピューター監視法案」が閣議決定 [2011/05/06(金) 02:55:07.75 ]
- 『iPhoneが密かに蓄積する位置情報履歴の目的は？ F-Secureが推測 』(下記URL)を参照してください。
internet.watch.impress.co.jp/docs/news/20110422_441708.html この内容に関連してです。
『データマイニング、マインドコントロールと電波首輪理論の関連性』(下記URL)
infowave.at.webry.info/200711/article_1.html
(以下引用）
『通例の携帯電話でも電源を入れている状態では定時的に基地局と通信を続けていることは明らかです。
この定時通信によって携帯電話所持者や基地局（携帯電話会社）は個人位置情報（非固定位置情報）を
把握する事になります。もちろん、データマイニングを使って個人位置情報のような非固定位置情報から
個人の住所などの固定位置情報を入手する事も可能です。さらに、データマイニングから得られた膨大な
データに基づくアルゴリズムがなかったとしても、非固定位置情報のうちの一つである「定期的に長時間
電波を発信している場所」がわかれば、調査員を使って個人の住所・勤め先などを特定する事は簡単なのです。』
（以上引用）
（ライフ）ログの６０日保存によって個人の住所・勤め先等の固定位置情報を特定することは比較的容易です。
スマートフォン（ＰＣ）に地域情報などを入手するように設定している場合はなおさらのことです。「監視されるのは嫌
だが監視しないと気がすまない人」たちが個人情報保護に関するガイドライン２６条を回避しながら入手しようとする魂胆
（こんたん）なのです。
参考： 『ユビキタス・クラウドコンピューティング時代の情報セキュリティと電波首輪理論』（下記URL)
infowave.at.webry.info/201001/article_1.html
- 291 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/06(金) 04:30:43.44 ]
- >>290
RFタグが流行ってたときからある話題だから今さらって感じ
- 292 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/07(土) 02:25:41.57 ]
- パーセプトロンの学習規則を用いた２クラス間での判別は分かったんだけど
3クラス以上になったらどうなるの？
g(x)=g1(x)-g2(x)=WX>0 || WX<0の判定が出来なくないですか？
多分とんちんかんなことを言ってると思いますが(^_^;)
- 293 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/07(土) 09:41:32.12 ]
- >>292
出力のセルを3つ(log_2 3以上の整数)にすればいいだけじゃね？
- 294 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/07(土) 18:13:30.94 ]
- >>293
まだ修行不足でした。
もうちょっと考えて見ます
- 295 名前：デフォルトの名無しさん [2011/05/07(土) 20:30:14.99 ]
- 2値分類器を3つ用意するべし。
- 296 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/10(火) 02:00:19.96 ]
- フリーソフトでつくる音声認識システムとデータマイニングの基礎だとどっちが難しい？
- 297 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/10(火) 14:48:28.40 ]
- おまえがどの程度の基礎知識を持っているかによるんじゃない？
- 298 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/10(火) 19:32:43.28 ]
- どっちも対して変わらんけどどちらかといえば前者の方が平易に書かれている。
- 299 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/10(火) 19:41:18.06 ]
- なんと、書籍のタイトルだったのか。
- 300 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/10(火) 21:42:29.35 ]
- >>298
ありがとうございます。
データマイニングに興味があるのでデータマイニングの基礎買おうと思います
- 301 名前：とうとうばれた「美しくない国」日本・・・安倍元首相の嘘 [2011/05/15(日) 11:44:58.59 ]
- 『量子暗号化技術の進展と電波首輪理論「共謀罪と傍聴法・個人情報保護法の無力化」』
下記URLを参照おねがいします。infowave.at.webry.info/200609/article_1.html
量子暗号化技術が実用化されることによって、通信回路に介在して行う技術的な盗聴行為
は理論上不可能であると想定できます。通信回路上の盗聴可能性が皆無であるということは
位置情報を含めた通信情報を盗聴できないということです。一般的に、通信者に探知されず
に盗聴をすることは１０年（２００６年段階）のうちに不可能になるということが予測されて
いました。今後は「人的漏洩」の危険性が注目されていきます。実際に、警視庁でもテロ情報が
「人的漏洩」されています。下記『テロ情報流出経緯に関する考察』の参照おねがいします。
infowave.at.webry.info/201011/article_1.html 漏洩されたと考えられる情報の現状と
調査経緯に関してはコメント欄に記載されています。
- 302 名前：「コンピューター監視法案」内閣決議は菅内閣統合失調症の表れ [2011/05/15(日) 11:46:28.19 ]
- 「人的情報漏洩」が問題なることは量子暗号化理論が今後実用化される
のがわかってきていたにもかかわらず、小泉元首相とともに「個人情報保護法案」
を可決し、小泉路線と言われた安倍元首相が日本を「美しい国」を主張しながら
「インテリジェンスという横文字を使った諜報能力の向上」を狙った時点で一般
庶民の私にもわかりました。つまり、安部元首相が「美しい国」発言をした時点で、
「人的漏洩」と「監視社会」がどんどん問題化する「美しくない国」になることを
証明することになっていたのです。今後も「人的情報漏洩」と「監視社会」、成文化
した情報保護を無視した「違法・越権調査」、「情報漏洩現象」の再現性がどんどん出
てきます。そのような「人的情報漏えい」を一種の『世間』と考えるならはじめから
「国民の情報を守ったふりの八百長」である個人情報保護法（場合によっては通信の秘密の法律も）
成文化しなければよかったののです。「成文化」するから調査がやりにくくなるのです。
いままで個人情報保護法違反で摘発された会社は「八百長法律」と自分の秘密情報も守らない、
冤罪も行いそうな「いかさま（警察？？）調査隊の犠牲」になったといえます。 内閣府のHP
『個人情報保護法に関する疑問と回答』』（下記URL)
www.caa.go.jp/seikatsu/kojin/gimon-kaitou.html#1_2
などは完全に内閣府からの国民に対するガセ回答になってしまっていることになります。
また、国会で２回も否決された「コンピューター監視法案」の菅内閣における内閣決議は
内閣が過去の国会における重大事項との整合性を認めずに一方的に「監視法案」決めて
しまう「内閣統合失調症」の表れであると考えられます。
- 303 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/15(日) 19:51:14.64 ]
- 企業と一般人との情報格差は開く一方だな。
- 304 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/05/21(土) 16:55:14.87 ]
- 集合知プログラミングのナイーブベイズでフィルタリング作るやつ
特定の単語が含まれるドキュメント数/全ドキュメント数で確立求めるより
特定の単語数/全単語数のほうが感覚的にも正確にも出るんじゃなかろうか？
- 305 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/06(月) 01:34:48.23 ]
- スタッキングって別々の学習アルゴリズムに同じ訓練データを用いて分類器作った後に、それぞれの分類器に訓練データと違うテストデータを与えてその出力結果を属性とするデータをもう一つの分類器で出力するであってますか？
多分日本語でおkって言われそうなんですがググッても出なかったのでお願いします。
- 306 名前：デフォルトの名無しさん [2011/06/06(月) 09:56:14.94 ]
- 機械学習の勉強のはじめ方
diary.overlasting.net/2011-06-01-1.html
機械学習 はじめよう
gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning
機械学習の勉強を始めるには
blog.broomie.net/index.cgi?id=41
- 307 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/06(月) 11:17:30.72 ]
- >>306
diary.overlasting.net/2011-06-01-1.html
よりもechizen_tmさん本人の解説を直接読む方が良いと思います。
機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜
d.hatena.ne.jp/echizen_tm/20110114/1295030258
これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ
d.hatena.ne.jp/echizen_tm/20110209/1297272686
- 308 名前：デフォルトの名無しさん [2011/06/06(月) 22:16:24.22 ]
- >>306-307
非常にありがたいです。願わくば、現場で行われているテキストマイニングによる
大量データの活用での場面のような、実践的な話題を紹介してくれるとうれしいです。
自分が読んだ範囲では那須川 哲哉 氏による「テキストマイニングを使う技術/作る技術」
が実践で培われたノウハウに富んでいて役立ちました。
- 309 名前：デフォルトの名無しさん [2011/06/10(金) 21:46:39.09 ]
- 出会い系サイトで相性の良い相手を推薦するのはクラスタリング？
- 310 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/11(土) 23:39:07.95 ]
- 回帰分析
- 311 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/12(日) 08:56:19.86 ]
- 協調フィルタリング
- 312 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/12(日) 09:11:07.72 ]
- 一様分布ベースの統計推論モデル
- 313 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/12(日) 10:28:10.02 ]
- 色んな方法があるんだね
- 314 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/12(日) 10:39:19.69 ]
- みんな聞いたことある単語並べてるだけだぞ
- 315 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/13(月) 11:33:59.34 ]
- ！(◎_◎;)
- 316 名前：312 mailto:sage [2011/06/13(月) 18:17:39.50 ]
- 誰もツッコんでくれない…
- 317 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/14(火) 04:40:20.97 ]
- この分野で読んでためになるOSSのコードありません？
- 318 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/14(火) 17:00:03.38 ]
- 協調フィルタリングって最近傍法？
- 319 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/14(火) 17:24:27.96 ]
- kkベースのアルゴリズムもあれば、そうでないものもある。
- 320 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/16(木) 18:17:14.47 ]
- スタッキングとかカスケードとか解説してるサイトないかな
- 321 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/20(月) 00:03:44.47 ]
- サポートベクトルマシンとニューラルネットワークまじ難しい
- 322 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/22(水) 17:22:24.47 ]
- その数学が戦略を決めるって本面白いね
- 323 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/22(水) 17:22:57.88 ]
- 教師は馬鹿って内容の本だったっけ？
- 324 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/22(水) 18:27:29.25 ]
- 何かの専門家よりも絶対計算が常に勝るって本。
人間の予想は最低の回帰分析にすら劣る、みたいな感じ
- 325 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/22(水) 18:52:27.46 ]
- 翻訳が山形浩生なので買うの躊躇してる。
- 326 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/22(水) 23:04:19.09 ]
- おまえら、どの言語でプログラム書くの？
状態遷移もつし、この分野はhaskellやocamlで書けんよね？
- 327 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/22(水) 23:14:39.23 ]
- 行列がプリミティブな言語ならなんでもいいよ
- 328 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/22(水) 23:55:27.68 ]
- R,matlab,python,c++,java,ocamlあたりで
意見が分かれてくれたら面白そうなんだがなー
- 329 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/23(木) 00:25:53.87 ]
- もっと新しい選択肢もあります。
Incanter: Statistical Computing and Graphics Environment for Clojure
incanter.org/
ScalaLab: Matlab-like scientific computing in Scala
code.google.com/p/scalalab/
- 330 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/23(木) 00:49:40.00 ]
- >>329
速度は出るのかな？
この分野、cpuやメモリがまだまだ非力だと実感する場面が多いし。
- 331 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/23(木) 00:54:47.73 ]
- F#もなんかあったっけ？
- 332 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/23(木) 01:01:44.29 ]
- >>330
swik.net/scalalab
>The scripting code is extremely fast, close to Java,
>and about 20-40 times faster from equivalent Matlab .m scripts!
ScalaLab(ScalaSci) は、Javaと同等でMatlab mスクリプトより 20〜40倍速いそうです。
これはScalaがJavaと同等の速さだから当たり前ですね。
Incanterは動的型付言語のClojureで書かれているので
Rには勝てても静的型付言語には太刀打ちできないでしょう。
- 333 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/23(木) 01:58:33.82 ]
- この分野はPythonでしょ。
数理計算得意だし分かりやすい
- 334 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/23(木) 02:28:49.47 ]
- 浮動小数点演算のバグやSTLとテンプレートのエラー、
ポインタ周りのバグ取りに疲れたので、
型推論してくれるocamlを試してみたいといった銀の弾丸を探しをしたい気分
pythonなんて、統計処理専門のRともoctaveともつかない
半端モノのグルー言語で、しかも遅いだろうから使ってみようという意欲がわかない
- 335 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/23(木) 12:29:46.78 ]
- 「python 使ったことがない」まで読んだ
- 336 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/23(木) 12:37:55.97 ]
- 銀の弾丸を探してるのもむべなるかな
- 337 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/23(木) 21:38:51.28 ]
- >>335
matplotlibやnumpyだったり、あれこれライブラリ入れないとダメで面倒だし
特別に速いわけでもなく行列演算に特化したリテラルがあるわけでもないし、
この領域がpythonの得意な分野だなんて、釣りにしか聞こえない
- 338 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/23(木) 21:42:03.61 ]
- おれはc#使うけどね。
- 339 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/23(木) 21:45:28.60 ]
- c#に統計処理とか機械学習周りのライブラリなんてあったっけ？
javaなら、まだwekaだとかcoltだとか、
数値計算周りのライブラリが充実してた気がするけど
- 340 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/23(木) 22:28:07.54 ]
- 糞遅いJavaは論外です。
- 341 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/23(木) 22:29:23.34 ]
- R使ってる奴はいないのか〜
- 342 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/23(木) 23:33:20.80 ]
- en.wikipedia.org/wiki/List_of_numerical_libraries#.NET_Framework_Languages_C.23.2C_F.23_and_VB.NET
.Netに、機械学習もあるよ
- 343 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/24(金) 01:51:27.78 ]
- 話が発散してきたぞ
- 344 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/24(金) 03:33:28.60 ]
- >>337
外国人研究者のPython好きは異常（俺の周りだけか？）
- 345 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/24(金) 09:20:25.85 ]
- ライブラリ入れないと云々なんてこまけーことを言っているようではな
windows なら pythonxyとかあるのにね
- 346 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/24(金) 09:28:05.64 ]
- c# + SQLServerが最強だろ。
- 347 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/24(金) 21:22:58.54 ]
- SQL Server 2008 - Analysis Services データ マイニング
msdn.microsoft.com/ja-jp/sqlserver/cc511476
- 348 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/24(金) 22:12:43.15 ]
- 戦略的データマイニング
- 349 名前：デフォルトの名無しさん [2011/06/24(金) 22:19:46.93 ]
- Micro$oft製のツールはこの種の用途に向かないと思う。
理由はドキュメントが貧弱だし、技術サポート情報も手に入れづらく障害切り分けに難儀する。
基幹系に乗せるのにも苦労する。実験室ならいいかもしれんが。
- 350 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/24(金) 22:31:35.21 ]
- 困ったらふつうにサポートに丸投げするだろ。
昔、PM8:00にメール投げても、AM2:00に回答メールが返ってきたぞ。
- 351 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/24(金) 22:39:32.32 ]
- MSのドキュメントが貧弱ってw
MS以上に技術ドキュメント公開してるところなんてないだろ。
- 352 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/24(金) 23:05:37.61 ]
- ソース以上のものはないので、
F#流の文化が浸透するのを待っている。
- 353 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/24(金) 23:24:17.06 ]
- MSがソース公開したらMSの製品を使うのは辞めるね。
質問したら犬板みたいにソース嫁って言われるのやだし。
- 354 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/24(金) 23:38:07.19 ]
- 実際MSDNに書いてあることを質問すりゃ同じように扱われるだろ
- 355 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/24(金) 23:52:53.47 ]
- 高い金払ってMSDNに書かれてる程度のことを質問する馬鹿はいないだろ。
MSDNに書かれてないことや、書かれてる仕様外の動きをしたときに質問するんだよ。
- 356 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/25(土) 09:09:21.13 ]
- MSのソフトウェアで困るのは、たとえば機能仕様が見当たらないとか、文書では説明できない問題
に突き当たって後にも先にも進めなくなる。 MSDN を利用すれば解決するのかな？
自分の経験の範囲でいえば Oracle の技術情報が一番マシだったと思う。興味があれば読んで
見て欲しい。
たとえば、機能仕様はリファレンスマニュアルとして無償で参照できるし、
開発者向けのライセンス制度を使えば製品と同じソフトウェアやマニュアルをダウンロードして、
実機で評価したりアプリケーション開発することもできる。
無償でこれだけできるのは個人ととしては助かる。
有償のサポート契約を前提になるが、技術ノウハウ、未解決のバグ情報、修正ソフト、バージョン
アップ版が参照できる。 インシデントは何件でもサポート契約内に含まれるのは開発者は助かる。
しかしOracleは高いのが難点。保守料金はライセンス料の一定額 (たとえば22%) が毎年かかる。
全てのパッチもバージョンアップもサポート依頼も有償でないと入手できない。 研修もかなり高額。
それでも金さえ払っていればメインストリームから落ちても最低限のサポート (＝回避策) が
得られるのは企業としては助かる。
余談だが、Oracle製品については日本語の対応にばらつきがあるので十分に検証した方がいい。
主力のデータベース製品や、買収した会社に由来する製品はいいが、Oracle由来のソフトは
日本語の下ではタコなものもあるし、突然ターミネートしたりとリスキ−。
ドキュメントを日本語訳してくれることは評価するが、翻訳の品質のばらつきは大きい。
- 357 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/25(土) 09:34:45.17 ]
- oracleは対応が遅すぎ。バグや詳細書くと訴えられるし。話にならない。
- 358 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/26(日) 11:14:20.91 ]
- 卒論のための良いアイデア教えてくれ
- 359 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/26(日) 11:27:46.40 ]
- >>358
2chのログでなんかやる
- 360 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/26(日) 15:54:38.84 ]
- 名門大学に入るための独立変数の相関関係を見つけるとかどうよ
- 361 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/26(日) 15:56:50.73 ]
- 親の収入だな
- 362 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/26(日) 16:02:04.19 ]
- 何番煎じって感じだな
- 363 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/26(日) 23:03:03.89 ]
- >>362
機械学習は結論よりも方法論の方が重要だから、結論が分かってることから始めるべき
- 364 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/26(日) 23:49:42.90 ]
- >>358
非線形SVMを10倍速くする
- 365 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/27(月) 01:32:07.07 ]
- ロジスティック回帰で有名大学に入れる確率求めるとか楽しそうじゃん
- 366 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/27(月) 02:20:52.38 ]
- 新しくパターン認識のためのサポートベクトルマシンって本が出てるぞお前ら
- 367 名前：デフォルトの名無しさん [2011/06/27(月) 23:35:43.41 ]
- 質問です。
サポートベクターマシンは計算に時間がかかるとの話ですが、
確かに最初に訓練データを使って分類モデルを構築する際は、
計算時間がかかると思うのですが、
一度構築した分類モデルを使ってなにかを認識する際はそこまで
時間がかからない気がするのですが、、、
この認識って間違ってますか？
- 368 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/27(月) 23:49:09.29 ]
- あってる
- 369 名前：デフォルトの名無しさん [2011/06/28(火) 12:12:50.63 ]
- また、質問なのですが、
特徴量選択(SFS, SBS, SFFS)というのと主成分分析は、
どちらも特徴量を減らすことを目的にしているのですが、
2つの違い(メリット、デメリット)を
教えていただけないでしょうか？
- 370 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/29(水) 16:30:13.17 ]
- 線形前提かどうか
- 371 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/30(木) 06:44:53.77 ]
- kamome.2ch.net/test/read.cgi/math/1297356696/235
>パターン認識の話になると思うのですが、
>特徴量選択でSFS、SBS、SFFSについてご存知の方いらっしゃらないでしょうか？
>これらのアルゴリズムについて簡単に説明してほしいのですが、、、
公知のアルゴリズムの説明は、検索した方が早いです。
「SFS、SBS、SFFS」でググるとこんなページが見つかりました。
『多クラスサポートベクターマシンにおける各SVMモジュールの独立特徴選択』
asnugroho.net/papers/nctrdec2005.pdf
「3.特徴選択」でSFSとSBSのアルゴリズムを簡単に説明、
SFFSとSFBSより計算量が少ないSBSを選択
『時間構造分割特徴量に基づく感情発声の自動分類』
www.slp.k.hosei.ac.jp/~itou/doc/2010/09t0012_2.pdf
「3 多クラスSVMによる分類器の構築」でSFFSのアルゴリズムを簡単に説明、
SFSとSBSより性能が優れているSFFSを選択
Feature Selection using Matlab
www.mathworks.de/matlabcentral/fileexchange/22970-feature-selection-using-matlab
>Code covered by the BSD License
>The DEMO includes 5 feature selection algorithms:
> Sequential Forward Selection (SFS)
> Sequential Floating Forward Selection (SFFS)
> Sequential Backward Selection (SBS)
> Sequential Floating Backward Selection (SFBS)
> ReliefF
ForwSel_main.mがSFSとSFFSのコード、
BackSel_main.mがSBSとSFBSのコードです。
- 372 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/06/30(木) 22:49:58.74 ]
- 下記の本が全部じゃないけどプレビューできる。7560円もする本だから事前に見られるのはいいね。
テキストマイニングハンドブック
著者: ローネンフェルドマン,ジェイムズサンガー
ttp://books.google.co.jp/books?id=niuu3xMClMYC&dq=%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0+%E3%83%97%E3%83%AC%E3%82%BC%E3%83%B3&source=gbs_navlinks_s
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