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【統計分析】機械学習・データマイニング8©2ch.net (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング8©2ch.net http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/
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291: デフォルトの名無しさん [] 2016/06/23(木) 07:38:10.84 ID:f8OfyqB0 >>290 なるほどですね。もう少し調べてみます。ありがとうございます！ http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/291
292: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/23(木) 12:55:33.59 ID:Fi1BG0qM GPL 知らないで製品化って、凄いな http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/292
293: デフォルトの名無しさん [] 2016/06/23(木) 16:30:56.19 ID:2vj57sV8 初学者なので用語とか間違ってたらすみません 部屋の四隅に受信機を設置し、発信機を持って電波強度を学習させ、その位置を特定するということをやろうとしています。 とりあえずwekaでベイズネットで学習したどの地点かを分類することはできたのですが、 離散値ではなく連続値、かつ目的変数がX,Yの二つある分類をしたいです。 そのようなことが可能な分類アルゴリズム、またツール(プログラムに組み込むライブラリではなく)はありますか？ あと色々なアルゴリズムについて
連続値に分類できる等特徴を表形式でまとめたサイトがあれば教えてほしいです。 http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/293
294: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/23(木) 17:39:34.63 ID:IFPoN+g0 http://www.macromill.com/landing/words/b011.html http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/294
295: デフォルトの名無しさん [] 2016/06/23(木) 20:54:57.56 ID:sqPIr2bc それ機械学習でやることじゃないよ。 逆問題とか三次元再構成とかで解析的に求めること http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/295
296: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/23(木) 21:02:26.59 ID:IFPoN+g0 >>295 計算が簡単例えば線形結合だけで精度が充分実用的だったら ロボットの制御とか応答時間に制約がある事に応用できるかもしれないよ http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/296
297: デフォルトの名無しさん [] 2016/06/23(木) 21:08:31.42 ID:gyVpxp7s >>293 コンピュータで計算する以上必ず離散値になると思うんだけど http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/297
298: デフォルトの名無しさん [] 2016/06/23(木) 21:19:00.65 ID:sqPIr2bc >>296 その手の計算は計算時間たいしてかからんからな http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/298
299: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/23(木) 21:24:42.28 ID:IFPoN+g0 >>298 仮定の話なので何とでも言えるが クリアしなければならない時間は具体的なハードとか 環境とか課題で違うんじゃないかな 費用の制約でCPUが貧弱なものしか使えないとかさ 逆に学習して得られた結果の方が時間かかるかもしれないし http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/299
300: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/23(木) 21:59:49.37 ID:2vj57sV8 >>294>>295 ありがとうございます。 性質としては「重回帰分析」に近いけど、機械学習で分類するというよりは 数学的に位置と電波強度の関数を見つけるべき、という感じでしょうか。 そうすると、機械学習の範囲内でやるなら、ベイズはそれぞれの確率を計算して もっとも確率の高いものを分類結果とするという手法ということなので、 その確率に応じて複数の地点の間を取ったりする感じになりますかね。 http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095
/300
301: デフォルトの名無しさん [] 2016/06/23(木) 22:01:44.16 ID:sqPIr2bc 電波強度ってことは拡散方程式に従ってるのかなぁ それ精度でないよ http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/301
302: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/23(木) 22:04:16.29 ID:9Wm8FTvm アプローチが間違ってる気がする http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/302
303: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/23(木) 22:44:00.15 ID:2vj57sV8 >>301-302 電波自体の工学的な性質は詳しくはわかりませんが、家具や壁が遮ったり反射したりして 単純に距離だけでは高い精度では測れないということで機械学習を使おうとしています。 実際、wifiルーターで機械学習によって位置推定するという論文も見つかります。 http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/303
304: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/23(木) 22:50:14.76 ID:9Wm8FTvm >>303 ソースは？ http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/304
305: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/23(木) 23:02:00.42 ID:IFPoN+g0 目的変数も説明変数も数値だったら重回帰分析に入るんじゃないかなぁ 複雑な環境下では非線形関数になるのかな それか空間を分割して有限個にしてその中のどこが可能性が高いかを求めるとか http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/305
306: デフォルトの名無しさん [] 2016/06/23(木) 23:06:32.24 ID:gyVpxp7s お前らあんまりいじめるなよ 昨今の機械学習ブームに乗ってるリーマンだろう 会社の命令なら嫌でもなんとかしなければいけない http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/306
307: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/23(木) 23:12:05.95 ID:+mG2Xot3 wifiルーターの位置推定は電波強度だけじゃなくて位相差を使って精度出してるんじゃなかったか。 http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/307
308: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/23(木) 23:20:45.95 ID:2vj57sV8 >>304>>307 https://kaigi.org/jsai/webprogram/2009/pdf/420.pdf 勿論色々な計測方法や複数を合わせたり等あると思いますが 強度で機械学習なら数学も電波工学もいらないので今回はこれでやっています。 >>305 今の所、部屋の中で3*3=9カ所で計測してそのうちのどれか、と分類しています。 やはり現実的には>>300という感じですかね。 >>306 お金はもらっていませんが当たらずも遠からずと言う感じです… http://echo.5ch.net/test/re
ad.cgi/tech/1464586095/308
309: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/23(木) 23:26:45.47 ID:9Wm8FTvm >>308 >電波工学もいらない デバッグもできないのにどうするの http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/309
310: デフォルトの名無しさん [] 2016/06/23(木) 23:48:47.52 ID:sqPIr2bc >>303 >電波自体の工学的な性質は詳しくはわかりませんが、家具や壁が遮ったり反射したりして 散乱ね きついな。 それ少しでも空間構造変わったら終わりだよ http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/310
311: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/24(金) 00:44:42.99 ID:eQ52Ln/F 最善を尽くせよ http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/311
312: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/24(金) 02:01:10.81 ID:8igZMftF ありがとうございます weka.classifiers.bayes.BayesNet -D -Q weka.classifiers.bayes.net.search.local.K2 -- -P 1 -S BAYES -E weka.classifiers.bayes.net.estimate.SimpleEstimator -- -A 0.5 となっているところを編集して-P 1 -distributionとすればいいのかと思ったのですがIllegal optionsと怒られてしまいますね。 とりあえずはこの方向で行こうと思います。 http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/312
313: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/24(金) 02:05:01.94 ID:JFIoqGl8 どこから突っ込めばいいいのやらw http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/313
314: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/24(金) 10:30:29.67 ID:m4TqTArE >>311 こんにちは上田先生 http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/314
315: デフォルトの名無しさん [] 2016/06/24(金) 16:30:00.02 ID:Y0OyMwuh 「２年後コンピューターが人類を超える。まだ社長やめられない」 孫社長が独演会 http://www.sankei.com/economy/news/160622/ecn1606220024-n1.html http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/315
316: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/24(金) 20:29:28.05 ID:hSLmnyaY シンギュラリティは2018年か ふぅ、気合い入れてより一層このAI分野に励まねば http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/316
317: デフォルトの名無しさん [sage] 2016/06/24(金) 20:31:57.19 ID:Pm6wOZeh 流石にあと二年では無理 http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/317
318: デフォルトの名無しさん [] 2016/06/24(金) 22:32:08.06 ID:28cI+ncu 孫って癌なんじゃない？ http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/318
319: デフォルトの名無しさん [] 2016/06/25(土) 00:03:23.70 ID:uLn2aF+G soinnのおかげでシンギュラリティはすでに起こっています http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/319
320: デフォルトの名無しさん [] 2016/06/25(土) 00:19:33.92 ID:pEFM9PdK UCL以外に面白いデータセットがあるサイト教えてください( ｰ`дｰ´) http://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/320
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