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【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング22 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1547338417/
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844: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Spbd-/vCN) [sage] 2019/02/22(金) 07:44:29.94 ID:pVImJgYzp >>829 素人過ぎて申し訳ないんですが統計解析したものをモデルに組み込むっていうのがよく分からないです >>その場合は、分布を仮定したモデルを組み込まないと満足な結果が この辺の話は元データを統計手法を用いて改良したものを入力っていうか訓練データにするってことですか？ 初歩的な質問ですいません http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1547338417/844
860: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Spbd-4fA7) [sage] 2019/02/23(土) 01:51:44.83 ID:47rng884p >>844 ここで言いたいことは、機械学習学習のモデリングのことではないかな 明らかに正規分布に従わない分布に、正規分布を仮定したモデリングをしても得られる結果は間違っている 同様にベイズ推定系の学習では、共役となる事前分布やハイパーパラメータを適切にえらばないと変な答えを出す 他にもコスト関数に尤度に加えてL1,L2の制約条件を加えたり、さらに追加でスパースネス項を追加したりする場合には、収束条件を満たすかどうかなどが重要で高度な数学の知識がいる 深層学習でKeras等で畳み込みやニューラルネットワークをレイヤとして並べ換えるだけなら統計も数学も要らないが、どういうときにどんな活性化関数を使うとか、どんな損失関数を使うかなどは統計の知識ががあった方が理解は早い http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1547338417/860
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