[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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189: (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)01:56 ID:LJSmKW5p0(1/13) AAS
実績
190(1): 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)02:10 ID:LJSmKW5p0(2/13) AAS
帰納と演繹の話をしたのに
いつの間にか経験則て言葉だけに噛みつく輩が多いな
経験則と『実績』に基づき次の手段を考えるのは一般的に大事な思考だよ。
ただ、帰納的な結果はローカルな事象になりがち。普遍性が乏しい。
191(2): 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)02:18 ID:LJSmKW5p0(3/13) AAS
たまたまよい結果が出ただけで、
結論を出してしまう輩が一定数存在するので注意が必要。
192: 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)02:26 ID:LJSmKW5p0(4/13) AAS
一方、演繹的な手順については、工程が全て正しかったとしても 、
一番最初の仮定が間違えているとすべてがおじゃん。
しかも理解してくれる人がいなければ広まることはない
202: 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)03:27 ID:LJSmKW5p0(5/13) AAS
光速一定は単に仮定であり、それを否定する手段がない。ここでは公理系の一つとしてカウントしてよいとおもう。本人も仮定と言っている。
203(1): 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)03:33 ID:LJSmKW5p0(6/13) AAS
ところで本題、
手段は多数あるが機械学習は、
帰納的か演繹的か
これまでの経緯を考えれば、帰納的と言えるように思われる。
ただし、個別の手法を細かくピックアップすると演繹的なアプローチだなあと考えさせられる部分も存在する。
217: 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)19:32 ID:LJSmKW5p0(7/13) AAS
経験則の塊
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
219: 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)19:39 ID:LJSmKW5p0(8/13) AAS
経験則は仕事をやる上で物凄く大事です
221(1): 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)19:54 ID:LJSmKW5p0(9/13) AAS
経験則だけでは、人によって異なる意見が出たり‥
少し条件を変えただけで再現不可能になったり‥
ということが起きるので普遍性のある演繹的なものも必要です。
222: 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)19:58 ID:LJSmKW5p0(10/13) AAS
>>220
それには反対ですね
実証って言ってしまうとそれだけで真実、あるいは理解した気になる人が増える
224: 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)20:37 ID:LJSmKW5p0(11/13) AAS
ローカルな、狭い範囲の事象に対しての証明にしかなってないことが多いと言っているんだが‥
226: 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)21:51 ID:LJSmKW5p0(12/13) AAS
?
228: 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)22:16 ID:LJSmKW5p0(13/13) AAS
ひょっとしてギャグで言ってんのかな
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