[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング8©2ch.net (1002ﾚｽ)
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610(1): 2016/07/09(土)19:22 ID:dEWSYkKq(3/4) AAS
機械学習自体の研究がしたいのか、
機械学習を使う研究がしたいのか大きく分けて考えるべきだよ。
後者であれば機械学習は単なるツールであって、
そこから得られる知見が大事だからね。
アルゴリズムを実装して悦に入ってても仕方がない。
既にあるソートのアルゴリズムや統計検定のコードを
自分で書きましたなんて言っても誰も評価してくれないよ。
611: 2016/07/09(土)19:55 ID:BGkBD+ib(1) AAS
同じフェチを持つ人からは評価されるんじゃね
612: 2016/07/09(土)21:10 ID:wTI3H7Ic(1) AAS
>>609
DeepDreamみたいなトラウマものになりそうな悪寒。
613: 2016/07/09(土)22:11 ID:7gI5W5zQ(1/2) AAS
>>6 10
研究以外の分野があることも考えるべきだよ。
研究のための研究でしかない、日本がダメな理由が良く分かるね！
614: 2016/07/09(土)22:14 ID:7gI5W5zQ(2/2) AAS
>>602
これは良い意見。この分野だと応用をがっつりやらないと評価されない。
615(1): 2016/07/09(土)22:17 ID:dC7QI1w4(1/2) AAS
馬鹿ほど自説に拘る
616: 2016/07/09(土)22:20 ID:VIBv9GrF(2/2) AAS
>>615
まともな反論できないカスは黙ろう (*´ω｀*)
617: 2016/07/09(土)22:23 ID:dC7QI1w4(2/2) AAS
効いてる効いてる
618(1): 2016/07/09(土)22:28 ID:8irGuyJX(2/2) AAS
>>610
別に実装したコードに意味は無いけど、ライブラリとして使っていてマトモなプログラミングスキルがあるなら
大した手間もなく書けるだろう・・・。
機械学習関係ないが基本的なソートが書けないのはプログラマじゃないですね。そういうの多そうだけど。
コーディングスキルと知的能力の問題。
619: 2016/07/09(土)23:17 ID:e+UQK3xA(1) AAS
多層ＮＮを理論的に詰める
学習アルゴリズムの改良
が一般的には価値が高いかな
アルゴリズムはデータによるけどさ
620: 2016/07/09(土)23:31 ID:dEWSYkKq(4/4) AAS
>>618
既存のソート方法をプログラミングできても何の自慢にもならないよ。
自分で実装する必要性はほぼ無いわけだしね。
それができなきゃまともなプログラマじゃないとも全く思わない。
621: 2016/07/09(土)23:35 ID:UrsSfFbP(2/2) AAS
ソートが書ければまともなプログラマという訳ではないが
まともなプログラマはソートのプログラムなどいつでも書ける
622(3): 2016/07/10(日)00:40 ID:n330PO7h(1/2) AAS
>>598 のPRMLのための数学
外部ﾘﾝｸ:github.com
の目次を一部抜粋してみた
- 「線形識別モデル」のための数学
-- クラス分類問題
-- 行列の微分の復習
-- 多クラス
-- 分類における最小二乗
-- フィッシャーの線形判別
-- 最小二乗との関連
-- 確率的生成モデル
-- 連続値入力
-- 最尤解
-- ロジスティック回帰
-- 反復再重み付け最小二乗
-- Jensenの不等式
-- 多クラスロジスティック回帰
-- プロビット回帰
-- 正準連結関数
-- ラプラス近似
-- モデルの比較とBIC
-- ディラックのデルタ関数
-- ロジスティックシグモイド関数とプロビット関数の逆関数
-- ベイズロジスティック回帰
623(1): 2016/07/10(日)02:40 ID:9XvayXir(1) AAS
>>622
数学科卒の感覚だとメインストリームから完全にはずれてるものばかりだな
624(6): 2016/07/10(日)02:58 ID:9l5lNFa8(1/3) AAS
機械学習なんて２変数だけなら紙にグラフ書いて子供でも分かることを
多変数だから想像できなくて分かりにくいだけだからね。
だから数式の難しさで満足しちゃいけないと思うよ。
あとさ統計検定とかもそうだけど、あくまで客観性を与えるためのツールだからね。
本当に差があるのかは専門家がぱっと見て感覚で決めた方が妥当なことが多い。
機械学習も本当は人間が回帰なり境界線を引けば済むのを
多次元だからってのと、客観性を与えるために定式化しているに過ぎない。
あくまで数式じゃなくて人間の直感がまずは大事ということも認識しておくべき。
625: 2016/07/10(日)04:34 ID:nHmABucG(1/4) AAS
>>624
いちいち専門家が張り付いて判別しないといけないの？
自動運転は運転手という専門家が張り付いてなくても良く出来る技術だし専門家のミスを補完する技術
626(1): 2016/07/10(日)04:38 ID:nHmABucG(2/4) AAS
>>624
最小二乗法の最適直線と
最尤推定の最適直線と
サポートベクターの最適直線と
主成分分析した結果の直線を
直感的に描き分けられるってこと？
627: 2016/07/10(日)06:03 ID:+SsXTVlF(1) AAS
>>624 変数が多くなったら、専門家も判別できんだろう。
>>622 数学科じゃバカにされる統計学科の分野。経済学部で計量経済学や統計学
とか金融工学をやった人の方がしっくりくるんじゃない。
628(1): 2016/07/10(日)06:26 ID:QQ4uDCJH(1/2) AAS
判別能力にキレがあるから専門家なわけで、それが分からないならヤブでしょ
どの学問をやったかは学生レベルでの基準であって専門家とは言わない
629: 名無しさん＠そうだ選挙に行こう！ Go to vote! 2016/07/10(日)07:03 ID:nHmABucG(3/4) AAS
>>628
専門家に近い結果をコンピュータで得られるならそっちの方が役に立つ場面が多いんじゃね
それでも解決できないなら専門家に依頼すればいい
630(1): 名無しさん＠そうだ選挙に行こう！ Go to vote! 2016/07/10(日)08:14 ID:n330PO7h(2/2) AAS
>>598 の目次をフルで抜き出してみた
おまけで目次と栞付きのpdfを作る方法も書いておいたけど役に立たないと思う
【統計分析】機械学習・データマイニング
外部ﾘﾝｸ:bl.ocks.org
631: 名無しさん＠そうだ選挙に行こう！ Go to vote! 2016/07/10(日)08:48 ID:vIumtX0y(1/2) AAS
バックプロバケーションは可微分任意関数近似だけど
ボルツマンマシンは確率分布関数を計算してるから違うだろ
632: 名無しさん＠そうだ選挙に行こう！ Go to vote! 2016/07/10(日)09:16 ID:9l5lNFa8(2/3) AAS
人間の脳は超高性能なパターン認識器。
633(1): 名無しさん＠そうだ選挙に行こう！ Go to vote! 2016/07/10(日)09:21 ID:9l5lNFa8(3/3) AAS
>>626
２〜３次元なら余裕で可能だろ。子供でも直感で最適に近い線が引けるはず。
それこそ非線形だろうとな。
普通の機械学習法と違って外れ値にもロバストだし、
過適合もしないからむしろ上回ってる。
634: 名無しさん＠そうだ選挙に行こう！ Go to vote! 2016/07/10(日)09:49 ID:R7YqRmm0(1) AAS
大量の画像から人物抽出するとか、迷惑メールを分類するような、人間がやってられない作業の大雑把な自動化に向いてるんだろうね。
635: 名無しさん＠そうだ選挙に行こう！ Go to vote! 2016/07/10(日)09:57 ID:2S108fhX(1) AAS
学習データ準備は人間がやってられない作業だけどなー
636: 名無しさん＠そうだ選挙に行こう！ Go to vote! 2016/07/10(日)10:25 ID:A1TV+ha+(1) AAS
まっこのスレ民のレベルの低さは異常ってこったな
やっぱり院で企業と研究してた方が全然有意義だわ
そもそも君たちは基礎力がまるでないし知ったかね
637: 名無しさん＠そうだ選挙に行こう！ Go to vote! 2016/07/10(日)11:18 ID:nHmABucG(4/4) AAS
>>633
それはあなたの想像だよね
実験結果とかソースは有る？
638: 名無しさん＠そうだ選挙に行こう！ Go to vote! 2016/07/10(日)12:38 ID:MbsBD2bM(1) AAS
猿が紛れ込んでる・・・。
大人しく算数のお勉強しまちょーね( ˙³˙)( ˙³˙)( ˙³˙)ばぶ
639: 名無しさん＠そうだ選挙に行こう！ Go to vote! 2016/07/10(日)14:53 ID:vfg78u8U(1) AAS
>>624
馬鹿乙
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