- 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
- 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
- 373 名前：デフォルトの名無しさん [2011/07/02(土) 01:23:28.59 ]
- 色々やってみてどうしても分からないので質問させてください。
Wekaのニューラルネットワークって、複数の入力に対して複数のアウトプットを
設定することってできないんですか。
- 374 名前：天使 ◆uL5esZLBSE mailto:sage [2011/07/02(土) 11:48:30.59 ]
- >>368
気持ち悪い
- 375 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/02(土) 13:40:50.30 ]
- ニューラルネットワークの良書教えてください
- 376 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/02(土) 13:43:43.70 ]
- やだ
- 377 名前：大天使 ◆uL5esZLBSE mailto:sage [2011/07/05(火) 12:57:25.29 ]
- ゴミなんかに話しかけないほうがいいいよ
どうせ>>376 こういうゴミしかいないんだからさ
- 378 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/11(月) 12:42:13.24 ]
- 実際のデータ集めるときにhtmlをパースしてデータセット作ってる人っている？
データセットいちいち手入力じゃ死んじゃうしかといって仮想データで予測しても仕方なくて困ってるんだよね、、
- 379 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/12(火) 10:42:05.14 ]
- ここム板なんだけど？
- 380 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/12(火) 12:11:45.20 ]
- コーヒーを？
- 381 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/12(火) 12:52:23.65 ]
- >>379
午後ティー買ってこい
- 382 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/12(火) 12:57:27.00 ]
- >>378
Webからデータを集める方法を知りたいのなら、
「スクレイピング」でググってください。
- 383 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/13(水) 04:02:29.33 ]
- ここム板なんだけど？
- 384 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/13(水) 06:12:07.34 ]
- そうなので？
- 385 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/13(水) 07:02:30.35 ]
- Webからデータ取得してDBに突っ込むプログラムを書くだけ。
こんな単純で定型的で基本的なプログラムは1日もかからないだろうに。
- 386 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/14(木) 20:40:17.51 ]
- >>385
実装はpythonとポスグレで1時間かからんだろ。
あとはどれだけ偏りなくクローリングさせるかが勝負。
- 387 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/17(日) 03:44:39.45 ]
- 裁判所の判決データから罪状と判決、犯人の性別やら事件への反省、無罪の主張とかで判決予測したいんだけどやっぱりそんなに詳しくまとまったデータがないから困った。
みんな真似しないでね
- 388 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/17(日) 06:32:43.99 ]
- まとまったデータがほしいって、まとめるのがお前の仕事だろ。
- 389 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/21(木) 00:50:53.77 ]
- 機械学習（特にNNやSVM)を社会現象の解析に用いようと考えているのですが、
複雑な交互作用を持つ現象をどう要素毎に分解して、更に説明変数に加工するか、
ということで途方に暮れています。
紀伊国屋みたいな大きな本屋へ行っても、機械学習絡みの本は原理を解説するか、
エンドユーザー向けにSPSSやRの操作を解説するような本ばかりで、実際に説明変数を
どう作るか、どう複雑な現象を解析するか、といった実践向けの本が見つかりません。
洋書でも良いので、良い本があればどなた様か教えていただけないでしょうか。
- 390 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/21(木) 04:47:33.16 ]
- >>389
Rで学ぶデータサイエンス
www.kyoritsu-pub.co.jp/series/arudemanabu.html
データ解析に関してはこのシリーズが詳しいです。
ところで「特にNNやSVM」というのが腑に落ちません。
機械学習を大別すると識別関数、識別モデル、生成モデルの3種類です。
説明変数への加工とはすなわち生成モデルの推定です。
NNやSVMなどの識別関数の学習結果を見ても説明変数はわかりません。
そこはナイーブベイズなどの生成モデルを用いるべきではないでしょうか。
上記シリーズなら「３．ベイズ統計データ解析」です。
- 391 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/21(木) 09:20:28.10 ]
- >>390
早速のご回答、感謝いたします。
特に分析手法までありがとうございます。
ご紹介いただいた本を調べてみますね。
丁寧な回答、重ねて感謝申し上げます。
- 392 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/21(木) 11:02:48.43 ]
- 6.マシンラーニングと5.のパターン認識の
違いってどうなの？
- 393 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/07/31(日) 20:51:05.17 ]
- この分野の統計的手法なら多変量解析の勉強始めたら良い？
回帰分析なり判別分析なり
- 394 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/01(月) 11:44:09.42 ]
- すべて必須です。
- 395 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/02(火) 11:12:46.59 ]
- 全てを統計解析を理解して、その中から最適な手法を選択する必要があります
目的や取得可能なサンプルデータ数、計算速度等いろいろな条件があるしな
適当な論文書くだけなら、一番新しそうな手法選んでちょっと変わったことやるだけで良いけども
- 396 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/02(火) 21:19:54.39 ]
- >>394-395
Thx!
ちゃんと勉強します
- 397 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/02(火) 23:08:49.32 ]
- この分野でももっとも尊敬される研究の一つは
データセットを整備することがある。
２ちゃんでも、AmazonやRakutenでの評判でもいいが
研究の素材として使えるだけの素性ををもっていればその
努力を買うよ。
- 398 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/05(金) 20:18:07.13 ]
- SVMの詳しい方法なんて知らなくても適用事例が分かれば良いよね・・・自分で実装するわけじゃないしさ
- 399 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/07(日) 07:50:24.28 ]
- カーネル選択とか前処理ぐらい出来んと話にならんな。
- 400 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/08(月) 02:44:27.28 ]
- 今この分野の勉強をして途方にくれているのですが効率の良い勉強方法は無いですかね。。。
今はとりあえず勉強した手法をPythonでプログラミング化してみたりとしているのですがwekaなどのソフトがあり無駄なことをしている気がします。
学んだ手法を用いてサンプルデータを解析してみたり、ブログの分類などの応用事例に手を付けたほうが良いんでしょうか？
- 401 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/09(火) 00:49:42.45 ]
- 自分と似たような研究論文を読んで、それを足がかりに掘り進めるのがいいんでない？
- 402 名前：デフォルトの名無しさん [2011/08/09(火) 09:40:34.79 ]
- 初学者と実際に研究にコミットしている人間じゃ大違いじゃないか？
初学者が引用もされないレベルの研究論文を見つけてそれを参考にしたら
とんでもない遠回りをすることになる。
- 403 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/09(火) 18:13:56.97 ]
- >>400
アルゴリズム自体の研究をしたいのか、応用の研究をしたいのか、でしょ。
アルゴリズム自体の研究するなら自分で実装して一杯データ喰わせて体感したほうがいいし、
応用の研究したいなら筋がいいライブラリ使ったらいいんじゃね？
いずれにせよ、色んなデータ喰わせた経験積んでナンボの世界だわな。
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