[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング11 [無断転載禁止]©2ch.net (1002ﾚｽ)
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839: 2017/01/16(月)09:09 ID:CEdX3mwi(1) AAS
ゼロから作る読んだらnumpyとか除いたライブラリなしでフルスクラッチ出来るようになった
840: 2017/01/16(月)10:30 ID:CwAqvFXp(1) AAS
>>838
GGRKS
841: 2017/01/16(月)11:43 ID:rlqB3u3U(1) AAS
何かもう飽きたよ
やれることが限定的だしデータだって定番ばかりだ
842: 2017/01/16(月)11:49 ID:fw5peNoE(1) AAS
定番メニュー食い飽きた？
ならば新メニューを独自開発しよろよ
843: 2017/01/16(月)12:10 ID:3Uu7W/fv(2/2) AAS
ビジネスの世界へ行けば面白いぞ
データ関係の分野で面白いのは結局それ使ってどう金を儲けるかだろ
844: 2017/01/16(月)12:15 ID:AoxIxxAM(1) AAS
deep learning に持ち込めるだけのデータを持つのは難しいから
定番ネタばかりになるのは仕方ない
845: 2017/01/16(月)12:22 ID:oQgpUiez(1) AAS
ビジネスだとデータなんか無限に湧いてくる
846: 2017/01/16(月)13:03 ID:Db0Ey1E9(1) AAS
どうやって案件を取って金をぼったくるの？
847: 2017/01/16(月)14:13 ID:/WVChNsa(1) AAS
時勢がら案件は簡単に取れる、ぼったくるかは貴方しだい
848(1): 2017/01/16(月)14:24 ID:yJEqbzVk(1) AAS
>>782
KerasがTensorFlow本体に組み込まれるらしい
ハイレベルAPIとして
849(1): 2017/01/16(月)15:46 ID:u2kLpW+V(1/2) AAS
誰でもディープラーニングが出来る時代になったのはいいけどね
頭の悪さが特徴抽出の出来の悪さに直結して、まともなものが出来ないでござる・・・・
850: 2017/01/16(月)15:50 ID:jCRkFUA/(1) AAS
>>849
そんなに頭悪いの？他のことやれば
851: 2017/01/16(月)16:08 ID:B5rWKi6Q(1) AAS
DQNの特徴を抽出して浮き彫りにするプログラム書いてよ
852(2): 2017/01/16(月)16:18 ID:u2kLpW+V(2/2) AAS
そういやDQNってもともと高卒・専門卒以下の学歴を指す言葉だったのに世も変わったな
853: 2017/01/16(月)16:30 ID:ufmMavWE(1) AAS
>>852
いつから学歴を示す言葉になったの？
無知すぎるからとりあえずwikipedia読んだあと半年romってろ
854: 2017/01/16(月)16:40 ID:qGPkeFbt(1) AAS
３年じゃないのかｗ
855: 2017/01/16(月)16:49 ID:h1Gia5xw(1/2) AAS
元々のDQNは、マミーってやつがFランの下の人間を指す語として定義した言葉だったんだよ
Wikipediaでも昔のバージョンを見るとその旨が書いてある
外部ﾘﾝｸ[php]:ja.wikipedia.org
856: 2017/01/16(月)18:01 ID:xePMEW+E(1) AAS
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
857: 2017/01/16(月)18:42 ID:xmT3FgHt(1) AAS
DQNはDeep Q Networkの略です
858: 2017/01/16(月)20:36 ID:h1Gia5xw(2/2) AAS
ただこのスレの住人は高卒モン卒の方のDQNだらけ
859: 2017/01/16(月)20:44 ID:msgU5aLq(1) AAS
Deep Queen Netwoek
860: 2017/01/16(月)20:57 ID:Sf7E7n0Z(1) AAS
>>852
これは！
いやーきたね！！
逸材だぁ！！！
861(1): 2017/01/16(月)23:24 ID:dJ0UlAFz(1) AAS
ベイズやSVMで20クラスほどのクラス分類をしているのですが、クロスバリデーションでは9割以上正解なのに
テストデータでは3割とかになってしまうのは、どういう原因が考えられるでしょうか？
3週データを取得して1週目と3週目を学習データに、2週目をテストデータとしているので
学習データのオーバーフィッティング？もなく学習データとテストデータの性質もバランスが取れているはずなのですが
それと、誤差要因を見出すには誤差項というのを検証するといいみたいなことを聞いたのですが、
ググると回帰分析の話が出てきますが、誤差項というのは連続性のないクラス分類でも検証できるものなのですか？
862(1): 2017/01/16(月)23:44 ID:H9G+c2UE(1) AAS
>>861
1週目と3週目のデータで学習するとオーバフィッティングしないという理由が判りません
誤差って何と何の差ですか？
863(1): 2017/01/17(火)00:56 ID:tsbi2MJl(1/2) AAS
>>862
音波とか電波とかを使った位置推定みたいなことをやってます
ああ、過学習っていうのは細かく切り分けすぎみたいなやつですか
日によって外的要因などで変化があることを考慮して、
1週目だけに特化しないようできるだけ多いパターンのデータをとれるように
2回とったわけです(この作業はなんて言うんでしょうか？)
部屋をマス目上に区切ってそれぞれの地点をクラスとして、
正解と分類結果の位置の平面距離を誤差として扱っています
864(1): 2017/01/17(火)01:40 ID:fnrDgeqA(1/2) AAS
>どういう原因が考えられるか
そもそもちゃんと上手くいく補償は何もないはず
865(1): 2017/01/17(火)01:58 ID:tsbi2MJl(2/2) AAS
>>864
クロスバリデーションではうまくいってるからむしろ逆に疑問なのです
こういうことは往々にして起こるものなんでしょうか？
自作アプリケーションではなくWeka3を使ってるので、
クロスバリデーション時のデータの分割がおかしいとかいうことはないはずです
もしやと思い一応データの順序をバラバラにして読み込ませてみましたが、変わらないですし
866(1): 2017/01/17(火)02:09 ID:4Zn+ZHnq(1) AAS
>>865
別に珍しくも何ともない
だからレスの反応も鈍い
867(1): 2017/01/17(火)02:41 ID:6FN76xWU(1) AAS
全てが上手くいけば苦労しないよ
868(1): 2017/01/17(火)06:25 ID:Upzxz6/t(1) AAS
>>863
前処理を追加してみるとか
正規化とか標準化とか中心化とか
誤差の分散がクラス分けの分散より大きいから正しく分類されてないということは言えるだろう
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