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【統計分析】機械学習・データマイニング【集合知】



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



552 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/23(火) 23:59:17.24 ]
あれがまともに見えるか?

553 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:01:00.73 ]
誰でもいけるといっときながら、院にコンプを持ってると思ってるという発想が終わってるwww
それこそコンプの証拠wwwいったいお前をそこまで発狂させるのは何なんだよw

おれは、Rとかがゴミだなっていっただけだろwwww



554 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:02:22.93 ]
日本語は理解できるかな?

555 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:05:07.44 ]
人に言われたことをオウム返しにしか反発できない奴、小学校によくいたな。
ネガティブな感情をぶちまけることしかできない、知的水準の低い可哀想なやつだな。

556 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:09:13.09 ]
この板、IDつかないのかな。フィルターかけたいな。

557 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:10:25.18 ]
学習屋なら自然言語処理でフィルタリングすべき

558 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:11:22.54 ]
はぁ? 院なんてだれでもいけるんだよ、これはもうこれ異常ないくらいの事実w
にもかかわらず、院にコンプを持ってるって言う発言が出る時点で、
おまえ(図星で院生wwだった)は院が特別だと思ってんだよwwww
どんだけ低レベルなんだよwww

559 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:11:58.82 ]
名指ししていないのに、的確に反応してるなw
きちんと自己分析ができている。精神病院生とは失礼だぞ!

560 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:17:11.75 ]
草が三回生えた時点でアウトだね、フィルタさせてもらうわ。



561 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:18:08.52 ]
自然言語処理wwwwwwwwwwwwwアプリ乙
w=草っとか言ってる時点で同類だろwwwwwww

562 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:21:51.24 ]
>>558
唐突に誰でも行ける院生を叩いているから、
変な人じゃないかと思われてるんだろ


563 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:24:59.68 ]
院生はたたいていませんwww
誤植指摘して得意げになってる院生がリアルにも2chにもいたから指摘してあげただけです。
ゲーデルとゲーテルの違いくらいで得意げになるのは2chだけにしなさいよwwwww

564 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:25:18.73 ]
触るなよ草が生えるぞ

565 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:29:25.25 ]
誤植指摘されただけで、ここまでムキになるってのも。。

566 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:31:13.11 ]
大した研究成果もないから、誤植指摘でプライドズタズタなんだろ。
察してやれ。

567 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:32:02.82 ]
無理に背伸びして慣れない言葉使ってドヤ顔しようとして、失敗したのさ

568 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:33:11.25 ]
ゲーテルって書いてある本もあるよ。
今はゲーデルの方が圧倒的だろうけど。完全な誤植とは言い切れない。
それとも誤植と言うことでゲーデルに統一されたのかもしれない。

569 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:34:32.16 ]
自分で誤植って認めてるだろ、何を言ってるんだ

570 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:36:23.99 ]
むきになってなんかないけとwwww
Rがゴミって言われて、大発狂してるのはおまえだろwwwwwwwwwww

ゲーテルは普通に誤植だろw



571 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:39:06.17 ]
相手が弱みを見せてるときは煽るのも効果的だけど
自分が弱み(誤植した等)見せてるときに草生やして煽っても
相手は少しも悔しく無いんだぜw

572 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:41:32.18 ]
誤植をどこからどう見たらどこが弱みになんだよwwwwwwwwwwwww

ワラワセンナwwww

おまえもっと気持ちを強く持って生きたほうがいいよ。この先さw


573 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:43:51.80 ]
このスレもう終わったな

574 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:45:46.18 ]
精神に問題があり、Fラン万年助教に島流しにあったのか。

575 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:49:42.50 ]
レベル間違えてるから、そもそも大学いってないよコイツは
多分・・・

576 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:51:34.33 ]
今時の高卒は希少価値があってうらやましいなw

577 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:52:51.28 ]
Rがごみだって事実をいっただけでこれだけの大発狂っぷりにはわらわされますねwwwwww

578 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:53:48.22 ]
すみませんニューラルネットワークで入力層60, 中間層180で
線形伝達関数を sigmoid(s) = 1.0 / (1.0 + e^-1.0*s)で計算を行ったところ
sの値が30程度になってしまい常に値が1.0となってしまいます。
e^-1.0*sの値が小さすぎることからだと思うのですが解決策分かりましたらお願いします。

579 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:56:54.47 ]
大学行ってようが行ってなかろうが2chじゃ関係ないだろwwww
大学なんていまどきだれでもいけんだよwww
大学いってないっていうのがあおりになってると思ってる時点でOUTwww

そもそも大学も行ってないやつがこんなスレッドに書き込むかよ。本気で頭悪いなおまえ。

580 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 00:56:55.16 ]
真面目な書き込み、びっくりするなぁ、もおw



581 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:01:36.07 ]
>>579
ってことは、Fラン万年助教なの?


582 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:03:49.56 ]
>>578
ゲーテル閣下が、機知に富んだ回答をしてくださいます。
しばしお待ちを。


583 名前:デフォルトの名無しさん [2011/08/24(水) 01:06:46.46 ]
>>579

>レベル間違えてるから、そもそも大学いってないよコイツは
>多分・・・

「コイツ」としかいってないのに、自分のことだと分かるということは・・・


白状乙(笑)



584 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:14:04.02 ]
難問に頭を抱えて逃走か!?

585 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:15:19.41 ]
はぁ、おまえが答えてやれよw専門なんだろこのあたりがwwww
俺は使う側だから、学習とか統計解析とか、だからRとかいじってんだろーが
お前Rなみにひでーな

586 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:18:38.90 ]
高卒の俺でも分かるのに難問?
精度上げるしかないだろ
256ビット浮動小数点ライブラリ使えよ

587 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:20:09.58 ]
閣下、ドヤ顔の言い訳、恥ずかしすぎます。


588 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:21:14.45 ]
高卒の俺も笑っていいですか

589 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:22:20.28 ]
哀れんでください。

590 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:24:45.46 ]
高卒と詐称してぎゃっぷつけたいのかよwwwwww
ほんとあたまわりーなwおまえwwwwwwwwww

しらないものにドヤ顔して答えるわけにはいかないだろ、ま、お前みたいな馬鹿は
どこいっても、物知り顔で知ったかぶってるからそんな発言がでるんだろうけどwww

そんな態度は2chだけにしとけwww




591 名前:デフォルトの名無しさん [2011/08/24(水) 01:26:31.59 ]
え?ゲーテルってドヤ顔したのは何処のどいつだったっけ?

592 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:27:57.64 ]
今日の金言

>>お前みたいな馬鹿はどこいっても、物知り顔で知ったかぶってるからそんな発言がでるんだろうけどwww
>>そんな態度は2chだけにしとけwww

>>お前みたいな馬鹿はどこいっても、物知り顔で知ったかぶってるからそんな発言がでるんだろうけどwww
>>そんな態度は2chだけにしとけwww

>>お前みたいな馬鹿はどこいっても、物知り顔で知ったかぶってるからそんな発言がでるんだろうけどwww
>>そんな態度は2chだけにしとけwww

>>お前みたいな馬鹿はどこいっても、物知り顔で知ったかぶってるからそんな発言がでるんだろうけどwww
>>そんな態度は2chだけにしとけwww

>>お前みたいな馬鹿はどこいっても、物知り顔で知ったかぶってるからそんな発言がでるんだろうけどwww
>>そんな態度は2chだけにしとけwww


593 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:29:22.25 ]
ゲーテルの誤植は必死に言い訳できても、これはいかんなあ。

594 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:29:30.87 ]
ドヤ顔はしてないよwwwww
述語論理の完全性定理くらい理解して言語設計しろとはいったけどwwww

ゲーテルってゲーデルのこと??その誤植にまだこだわってるのwwwww
詐称がばれてまた発狂かよwwwww

595 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:31:44.20 ]
見事な発狂っぷりだな

596 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:33:16.46 ]
>>586
精度を上げるしかないんですね
解答ありがとうございます。

597 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:34:57.83 ]
>>596
こんな状況で申し訳ない、次回から他スレで質問をお願いします

598 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:35:42.72 ]
今度は専門用語並べてドヤ顔か
簡単な数学ができてからにしようね

599 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:37:59.88 ]
かなり言語設計に問題がありそうな気がするが

600 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:38:11.66 ]
こんな状況wwwwwwwwwwwこれが状況と呼ばれるようなものなのかよwww
どんだけお前のせかいせまいんだよwww

さらに、専門用語wwwwww
まじで意味わからんwwwwどこのことを指しているのかまったく不明wwww
ニューラルネットワークは専門用語でなくて完全性定理(<--ここかな?)が専門用語?????
まじお前院生病だわwwwwww



601 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 01:39:35.76 ]
見事な発狂っぷりだな

602 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 04:57:04.63 ]
>>527
荒れるのは望みませんが、これだけは言わせてください。
「鬼の兜とった」は「鬼の首とった」が正しいです。

603 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 05:54:45.99 ]
機械学習の力でこいつを識別してNGにするフィルタを作れという天からの出題だろ


604 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/24(水) 10:47:46.38 ]
草生やしてるからテキスト処理だけで十分
たとえ本人でなくとも草生えてるレスにはろくなものがないから

605 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/25(木) 00:09:26.01 ]
すれが止まった。結局お前ら等機械学習よりあおりあいの方が好きなんだな。

606 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/25(木) 00:30:34.89 ]
www.gazo.cc/up/53547.png
これが止まったというのか
推定の手順を示せ

607 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/25(木) 00:53:26.33 ]
このグラフどうやって作ったの?面白いね!

608 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/25(木) 04:29:42.39 ]
>>578ですがやっぱり上手くいきません...
中間層が180個もあるので一つの中間層の値が0.5として全ての重みを0.5としても180*0.5*0.5=45でこれをシグモイド関数で計算するとe^-1.0*45は限りなく0になるので値が1になってしまいます。

609 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/25(木) 06:43:34.78 ]
>>608
教師データと合うように重みを変えていくわけだから
それができないってことは学習アルゴリズムがバグっているか
教師データが間違っているのでは。

>中間層の値が0.5として全ての重みを0.5として
0.5というのはどこから出てきたの?


610 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/25(木) 09:49:45.92 ]
>>606
日付ごとのレス数を棒グラフにしたら止まったかどうかわかるんじゃないかな



611 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/25(木) 14:54:55.21 ]
>>609
初期では重みをランダムで[0,1]の範囲で与えているので入力層:60、中間層:180とすると入力層で与える値が全て0.1だとして重みの平均は0.5なので一つの中間層の値はΣx•w = 0.1•0.5•60=3
sigmoid(3) = 0.99..となり
次の出力層の値はΣx•w = 0.99•0.5•180=90
sigmoid(90) = 1.0 になる始末です。
入力層、中間層の数を少なくすれば機能することは確認済みなのですがやはり数を多くすると上記の不具合が出てしまいます。
大人しくwekaでも使ったほうが良いですかね...

612 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/25(木) 23:29:38.67 ]
>>611ですが自己解決しました。
ご迷惑おかけしました

613 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/26(金) 12:46:56.47 ]
>>611
入力がなんだろうと重みを調節すれば出力値はどうにでもなる。
中間層の数が増えれば、各ユニットの重みが減るというだけで、
それができないというのは学習の処理がバグっているのでは。

解決したならいいけど。


614 名前:片山博文MZ mailto:sage [2011/08/26(金) 13:27:39.74 ]
誰かIBMのワトソンみたいなの作って無料で公開してくれないか?
日本語で分かるやつ頼む。

615 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/26(金) 14:30:26.62 ]
これ凄いよね
d.hatena.ne.jp/kaiseh/20080609/1212980260

616 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/26(金) 16:02:32.90 ]
.

617 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/26(金) 23:36:36.90 ]
>>615
これはみた?

ttp://newsmap.jp/

618 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/27(土) 04:14:58.32 ]
実際マイニングするより下準備のほうが大変だよね。
今いちいち手入力でデータセット打ち込んでるわ・・・

619 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/27(土) 06:35:53.93 ]
データから作ると大変だよな。


620 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/27(土) 11:46:10.68 ]
ここム板なんだけど?



621 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/28(日) 02:11:16.74 ]
RもCもパイソンもゴミだった。

622 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/28(日) 06:54:08.13 ]
>>621
なぜならお前がゴミだから。

623 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/28(日) 12:03:55.45 ]
来年は北京だってさ

624 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/08/28(日) 13:29:06.48 ]
>617
SMAP が新しくなった?

625 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/02(金) 08:52:25.06 ]
卒論で競馬や野球といったスポーツの多変量解析をテーマにし、
将来の成績やタイムや順位を予測するモデルを考えているのですが、
分からないことがありますので、ご存知でしたらどなたか教えて下さい。

まず、競馬にしろ野球にしろ過去成績データを説明変数として重回帰分析等の
モデルを作ろうとした場合、どの期間をデータとして使用するか、手掛かりが
掴めないのです。

626 名前:625 mailto:sage [2011/09/02(金) 08:57:46.26 ]
安定性を考え、なるべく長い期間を取るべきとは思いますが、
具体的に どの位の期間を取れば良いか分かりません。

また長期間の成績データを使うと、最近調子が上がった馬や選手等の
直近の成績は活かせないし、長期間の過去データが存在しない新人や
新馬はどう予測するのか途方に暮れています。

野球なら新人を分析データから外せば良いかも知れませんが、競馬なら
新馬もレースに参加するので無視できないし、新馬の扱いが分かりません

627 名前:625 mailto:sage [2011/09/02(金) 09:13:54.48 ]
それにしても野球も競馬も背景の違いを扱いのが難しいですね。
野球の打率やら出塁率やらは、相手のレベルが違いますし、
競馬のタイムも走った場所や馬場の条件等が違います。

背景が違うものを比較するのに、多変量解析でファクター毎に
線形に分解して影響度を比較しようと考えています。

628 名前:625 mailto:sage [2011/09/02(金) 09:19:51.56 ]
たとえば、競馬のタイムなら競馬場、芝・ダート、馬場等のファクター
毎に分解して、他の条件が同じならダートの方が芝より○秒早い、
と言った感じで分析したいな、と思います。

これは例えば競馬場ごとのタイム差が有意かどうか検定を行い、
2元配置分散分析等で交互作用を分析し、ダミー変数や交互作用項を
利用して、重回帰分析の偏回帰係数をファクター毎の影響度と見なして、
分析するのが良いでしょうか。恐れ入りますがお知恵をお貸し下さい。

629 名前:625 mailto:sage [2011/09/02(金) 09:26:24.63 ]
野球にしても競馬にしても日本語で読める統計やデータマイニング
絡みの本が少ないですね。

Sabermetricsは「メジャーリーグの数理科学」他数冊しかなく、
「メジャーリーグの数理科学」は上巻が絶版で図書館には無いし、
競馬は「実践データマイニング―金融・競馬予測の科学」位しか
無いです。

英語が苦手でも、やはり洋書で高い専門書籍を買うしかないですかね。

630 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/02(金) 09:47:23.99 ]
成長の確変を計算で予測出来たら世界が変わるぞ

野球の新人ならドラフトにかかるまでの成長曲線
競馬の新馬なら血統から求めれば良いかと

その後の成長なんて指導者や調教師や怪我次第だから、
重回帰でも主成分分析でも、あくまで肉体的な統計を取るくらいしか出来ん



631 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/02(金) 12:37:46.71 ]
学習期間を最適化したら良いんじゃないの?

632 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/02(金) 15:24:39.73 ]
つうか、やってみる前に人に訊く時点で
データマイニングに向いてないよね

633 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/02(金) 18:09:31.56 ]
分かってることを解析しても意味ないからな


634 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/02(金) 18:31:35.72 ]
ttp://www.hakodate-ct.ac.jp/~tokai/tokai/research/paper/takei.pdf
この論文の楽曲推薦システムってなかなか面白そうだけど
楽曲の特徴の抽出に何を用いるかってなかなか難しいよね。
データマイニングを行う場合は対象についても勉強しないといけないし大変。

635 名前:デフォルトの名無しさん [2011/09/02(金) 23:13:36.51 ]
>>625
本よりも論文探したほうがいいよ


636 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/03(土) 16:38:14.15 ]
>>634
むしろ研究の本筋は特徴量の方だろうね。機械学習自体は定番のライブラリそのまま使うのがおおいと思う。

637 名前:625 mailto:sage [2011/09/03(土) 18:34:44.44 ]
返信が遅く申し訳ありません。

>>630-631
>>635
アドバイス本当にありがとうございました!!色々と試してみます。

>>632-633
どうもごめんなさい。とても耳が痛いです…。

638 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/03(土) 19:05:02.31 ]
今からFBIのプロファイリングの番組やるぞお前ら。

639 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/03(土) 19:16:36.27 ]
録画&アップ頼む

640 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/05(月) 10:25:57.85 ]
FBIと日本のプロファイリングの精度ってどのくらい違うの?



641 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/05(月) 10:28:41.73 ]
日本は冤罪率が高いので比較できない。

642 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/05(月) 11:18:37.08 ]
プロファイリングをモデルに置き換えるとしたら犯行内容ぽちぽち入力したら結果出てくる感じ?

643 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/05(月) 11:35:01.10 ]
最強なのは現場の刑事の勘

644 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/05(月) 11:47:06.59 ]
それが日本で冤罪が多い理由なんだよな。

645 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/05(月) 13:03:43.77 ]
過去の凶悪事件で報道される、捜査中でのプロファイリングって大抵間違ってるよね
あれは犯人に安心感を与える為の罠なんだよっ(キリッ

646 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/05(月) 13:05:26.57 ]
分類に不要な変数を見つけるのに決定木を用いる方法が良いかな?
多分最適化もできないと思うので

647 名前:デフォルトの名無しさん [2011/09/05(月) 16:22:40.59 ]
決定木において、二分木と多分岐の
メリットとデメリットをそれぞれ教えて下さい!

648 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/05(月) 16:27:44.04 ]
2分木は多分木の特殊な場合だろう

649 名前:デフォルトの名無しさん [2011/09/05(月) 17:02:16.56 ]
>>648
多分木のほうが処理が速いとかいったメリットってないんですか?

650 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/05(月) 17:33:59.14 ]
多分木は2分木の組み合わせで表現できるだろ。



651 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/06(火) 04:42:17.97 ]
>>650
答えになってないな

>>649
2分木は林、多分木はジャングルと表現できる

652 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/06(火) 04:43:41.34 ]
>>651
知らないならエラそう言わなきゃいいのにw






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