[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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229: sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-7nLP) 2019/01/24(木)05:14 ID:l6XDhPgcp(1/4) AAS
>>210
原因を推定するのは逆問題を解いているだけで帰納ではない
原因と結果の関係を知っている時に
例えばy=f(x)のようにxが原因の時にyの結果になる時に
yになるxを求めている
帰納は関係fを考えること
230: sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-7nLP) 2019/01/24(木)05:19 ID:l6XDhPgcp(2/4) AAS
で、fを求めることは機械学習での学習することに相当する
fを求めた後で因果関係のある2つの観測値yとxを特定している
f(x)の計算をする事機械学習で推論に当たる部分が演繹
演繹操作を繰り返してxを推定している
因果関係と演繹的や帰納は別の概念
231: sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-7nLP) 2019/01/24(木)05:31 ID:l6XDhPgcp(3/4) AAS
匂いa=f(銀杏,教室)
匂いb=f(クサヤ,教室)
匂いc=f(うんこ,教室)
この関係を過去に帰納的に学習して知っているから
演繹的に逆問題を解いて匂いからうんこを推定出来る
秋に遠足に行った後とかの情報があれば銀杏が原因の可能性が高くなる
232: sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-7nLP) 2019/01/24(木)05:46 ID:l6XDhPgcp(4/4) AAS
データをもとに帰納的に関係fを学習するのだから
データつまり観測値が不足していたら関係fは適切でなくなるだろう
子供の頃の経験で方言や地域の習慣を日本全国で通用すると思っていても
大人になって他の地域の人と話してみると違う事に気付いたりする
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