[過去ログ] 【統計分析】機械学習・データマイニング20 (1002レス)
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417: (ワッチョイ 9f0e-okpm) 2018/09/14(金)23:11 ID:570jbDxz0(1) AAS
機械学習に統計学の知識なんて必要ないよ
統計学は応用数学として高度な数学を必要とするが
機械学習に数学はいらない
418: (ワッチョイ 9780-9b2l) 2018/09/14(金)23:16 ID:fXySkelb0(1) AAS
機械学習でビッグデータを扱うなら
最低でも正方行列でない行列を扱う対応分析や
疎な行列を計算機で扱うための知識が必要
419: (ワッチョイ 778a-OlI4) 2018/09/14(金)23:25 ID:Br25m2430(1/2) AAS
PCAは機械学習の基礎技術と考えてよい
420: (ワッチョイ 778a-OlI4) 2018/09/14(金)23:29 ID:Br25m2430(2/2) AAS
10〜1000個ぐらいのパラメータを2〜3軸ぐらいで見るためには必須です。
421
(1): (ワッチョイ ffd3-13bR) 2018/09/14(金)23:33 ID:Rk7AJQeX0(1) AAS
方法の一つとしてはそうだけど、基礎技術って言われると、んー?って思う。基礎的な技術だけど。
422: (ササクッテロレ Sp8b-47pW) 2018/09/15(土)00:34 ID:ls8ZnII1p(1) AAS
>>409 です
PCAを使うのはあくまで可視化がメインなの?
特徴量抽出とかも書いてあってこんがらがってる
例えば20個の特徴量がある100点のデータがあって、それを2次元にしたい場合20個の特徴量からなる各データ(100点)から分散が大きい線?保持する
ってイメージなんだけど、2次元にした時点で色んなデータが削ぎ落とされて、20個の特徴量をぜんぶ引っくるめたデータの主成分だけが残って素の特徴量の概念は消えてると思うんだけどそこから特徴量を抽出って????ってなってる
日本語おかしくてごめん
自分の理解が完全に間違ってたり的外れな事言ってるのは十分理解してます…
423: (アウアウウー Sa1b-e7Hj) 2018/09/15(土)00:47 ID:i7Q4C164a(1) AAS
統計検定2級レベルぐらいは機械学習に限らず解析とかするのに使えるから勉強しておくといい
424: (ワッチョイ 57eb-+ow7) 2018/09/15(土)01:49 ID:81XKWb5c0(1/8) AAS
情報系の学科でプログラムはそこそこ勉強してて
機械学習ライブラリを全く使ったことないんですがちょっと勉強したくて
機械学習入門ライブラリって何がおすすめですか

うまくいくかどうかは別にして
株とかFSみたいな時系列グラフの予測したり
将棋や囲碁みたいなゲームAIを作ってみたいです
425: (スップ Sd3f-f/fR) 2018/09/15(土)01:59 ID:yNUH5FEed(1) AAS
このスレは素人しかいないのかよw
426: (ワッチョイ 778a-OlI4) 2018/09/15(土)02:40 ID:1BKmfL0E0(1) AAS
>>421
それはなぜそう思う?
PCAの結果って、数学的にニューラルネットのオートエンコーダの結果と一致する。
機械学習の本にそう書いてあるだろ?
427: (アウアウエー Sadf-LcbQ) 2018/09/15(土)03:55 ID:jdmxJboBa(1) AAS
ニューラルネットから入門すればPCA に言及してるとは限らんだろ。そんなことも分からんのかw
428
(1): (ワッチョイ d71e-TNGn) 2018/09/15(土)06:24 ID:lguT9cyy0(1/2) AAS
測定を概論として知ってるといいよ
測定知らないと数理工学の理解が浅くなると思う
429: (ワッチョイ 57eb-+ow7) 2018/09/15(土)10:30 ID:81XKWb5c0(2/8) AAS
測定ってはじめてきいたかも
回帰分析とか線形代数は最低限はわかると思います
430: (ワッチョイ 9711-okpm) 2018/09/15(土)12:29 ID:oTIAmwpn0(1) AAS
>>428
測定ってmeasure(測度)のこと?
431
(1): (ワッチョイ 57eb-+ow7) 2018/09/15(土)12:42 ID:81XKWb5c0(3/8) AAS
たとえば時系列データの配列があったとして
なんてライブラリにどういう設定で実行すればいいかっていうのがわからない

どういうことをやるかっていうアルゴリズムの概論説明ばかりで
プログライミングの入門サイトみたいなのがあんまりなくて
何をインストールしてどうかけばいいかのプログラムサンプルを出してくれるサイトがあんまり見つからない
432: (ワッチョイ d71e-TNGn) 2018/09/15(土)12:43 ID:lguT9cyy0(2/2) AAS
計測工学、誤差論とかだよ
433
(2): (ワッチョイ bf67-pekm) 2018/09/15(土)13:20 ID:tpcXcC8D0(1/6) AAS
>>431
分類ならIrisとかベンチマークで使われるデータセットがあるので具体的な使い方も分かると思う。
君のやりたい事が何のアルゴリズムで実現できるかは、自分で概論一通り勉強しないと決まらないと思うのよね。
434: (ワッチョイ 57eb-+ow7) 2018/09/15(土)14:02 ID:81XKWb5c0(4/8) AAS
>>433
ありがとうございます

irisていうの使ってみます

機械学習って行列から結果ベクトルを生成する関数をつくるもので
教師データとして入力出力ペアを与えたらそれに近い答えを出す関数が作られて
未知のデータを流し込んでもそれなりに答えが出るみたいなイメージだったから
ライブラリでやることってたいした違いはないのかと思ってた
435
(1): CRFs (ワッチョイ 9780-9b2l) 2018/09/15(土)15:42 ID:KIanXBkQ0(1/8) AAS
TensorFlow使ったほうがいい
くさるほどサンプルがある
436
(1): (ワッチョイ 9780-9b2l) 2018/09/15(土)15:47 ID:KIanXBkQ0(2/8) AAS
CRFもTensorFlow使えばきっと余裕でできるハズ
437
(1): (ワッチョイ 57eb-+ow7) 2018/09/15(土)16:08 ID:81XKWb5c0(5/8) AAS
>>433
Iris 機械学習 で検索してブログ2,3よんでみたけど
これってあやめの画像を認識するだけにしか使えないの?

画像認識はいまのとこ興味なくて

時系列データ予測(株とかよりはシーズン途中でのペナントレースの優勝予測とか)
ゲームAIとか
ツイッター上で知識獲得や自動応答
とかそのへんをやってみたいんだけど

>>435,436
TensorFlowはきいたことあるかも
次はそれ調べてみます
ありがとうございます
438: (ワッチョイ 9ffe-Crbm) 2018/09/15(土)16:10 ID:+gRFgMvM0(1/2) AAS
自由度、将来性、普及率考えればtensorflow一択
日本語資料多めで取っつきやすいのはchainer
とりあえず動かしてみたいkeras
最近の論文の実装例多めでやや将来性ありpytorch
439
(1): (ワッチョイ 9ffe-Crbm) 2018/09/15(土)16:12 ID:+gRFgMvM0(2/2) AAS
>>437
やりたいことが明確なのはいいけどそこからアーキテクチャを勉強せずに実装に移るのは無理がある
440: (ワッチョイ 57eb-+ow7) 2018/09/15(土)16:14 ID:81XKWb5c0(6/8) AAS
>>439
そうなんですね

まずはプログラムを動かしてから
パラメータをかえていって使い方を覚えるみたいな感じで勉強してきたので…
とりあえず動かしてみたかったんですけど
441
(1): (ワッチョイ bf67-pekm) 2018/09/15(土)16:54 ID:tpcXcC8D0(2/6) AAS
決まったレスポンスが期待出来るWebやOSのAPI呼んで行く従来のプログラミングとは違いますな
442: (アウアウエー Sadf-HwcP) 2018/09/15(土)16:57 ID:VTJ0VoCAa(1/6) AAS
>>441
計算は確定的に同じ結果を得られるけど?
443
(1): (ワッチョイ bf67-pekm) 2018/09/15(土)17:01 ID:tpcXcC8D0(3/6) AAS
使うデータやモデル決めて実装するのも自分だもの。誰かが用意してくれた既存のAPI呼ぶプログラミングとは違うでしょ
444
(1): (アウアウエー Sadf-HwcP) 2018/09/15(土)17:10 ID:VTJ0VoCAa(2/6) AAS
>>443
既存のクラスとかライブラリを一切使わないってこと?

コレクションとか配列とかもいちいち自分で管理するの?
もし仮にそうだとしたらそれを扱うような機能や関数を自分で作ってそれを利用するけどね

そこら辺は既存のライブラリ使っても結果への影響はほとんど変わらない
445
(1): (ワッチョイ 9780-9b2l) 2018/09/15(土)17:12 ID:KIanXBkQ0(3/8) AAS
あいかわらず頭悪いは
モデルというのはドカタが使うモデルの話じゃないからな
446: (ワッチョイ 9780-9b2l) 2018/09/15(土)17:13 ID:KIanXBkQ0(4/8) AAS
ココが低学歴知恵遅れの限界
うんよくわかる
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