[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)05:14:19.71 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
378(1): (ｱｳｱｳｳｰ Saa3-MxjG) 2019/01/31(木)12:26:27.71 ID:S6N+PD6ia(1) AAS
フィッティングの成績が各点の二乗誤差の和とかなら多項式だと次数上げれば上げるほど誤差は減って、
データ点数以上の次数なら全ての点を通る曲線が作れるから誤差はゼロになるんじゃないか？
526: (ﾜｯﾁｮｲ f901-HxbV) 2019/02/09(土)14:00:27.71 ID:wHMUkJ2C0(1) AAS
>>525
応援してます！w
559: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spd1-gzwS) 2019/02/10(日)20:39:31.71 ID:L/vUvPOUp(2/3) AAS
>>558
バッチサイズの大きさと学習効果については相反する議論が展開されていて、バッチサイズが大きくても学習率を下げれば性能は変わらないとする論文がある
更新分は
(epsilon / batch_size) * (sum of grad)
なのでbatch_sizeを倍にしたら学習率を半分にするといい
勾配分だけがbatch_sizeの影響を受けるので、モデルおよびデータ次第ではどっちにも転ぶことになる
744: (ｱｳｱｳｲｰ Sa7b-kkMJ) 2019/02/20(水)00:44:11.71 ID:/iKt7wuya(2/11) AAS
>743
れっきとした機械学習ですよ
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