[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング26 (1002ﾚｽ)
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142: (ｱｳｱｳｶｰ Sa55-xqA2 [182.251.187.247]) 2019/10/07(月)14:47:53.66 ID:1thZo56ha(1) AAS
美醜判定の研究は心理物理実験で人が行って分けた画像に対して特徴を求めるのが一般的
186(1): (ﾜｲｰﾜ2 FF93-1wBF [103.5.142.122]) 2019/10/10(木)18:50:01.66 ID:i+8+28k+F(1) AAS
前走の結果より血統でやった方が良いって先輩は言ってた
212(1): (ﾜｯﾁｮｲ 653c-b92j [118.240.95.156]) 2019/10/13(日)13:19:59.66 ID:kaSZg9r20(5/11) AAS
いかん、ラーメン屋の得点とスイーツ屋の得点を合わせて平均するとか謎なことをしていた
改めてデータに立ち戻ろう
3.6にピークがあるのは、とりあえず4に入れておこう層が2/3くらいいて、残りの1/3がとりあえず3に入れておこうということ4*2/3+3*1/3=11/3=3.67で説明できそうだ
逆に言えば、ここにピークが立つのは「とりあえず3か4に入れとけ層」が一定数いるということで、これは直感と合うのであまり怪しくはなさそうだ
次に3.8にギャップがある理由を考えてみる
元のデータを見た所、２つのガウス関数の和で表現できそうだ
一つは平均3.6で3σが0.3にあるピーク、もう一つは平均3.75で3σが0.05のピーク
こう仮定すると3.8にギャップができているのは、この2つ目のガウス関数の裾野に原因がある
この2つのガウス関数が意味するところは
ラーメン屋に通う「オヤジ層」とスイーツ屋に行く「レディー層」の違いを表すのか、
あるいは「関東に住んでいる層」と「関西に住んでいる層」を地域差表すのか、
はたまた疑惑の「操作されていない層」と「操作されている層」の人為操作の違いを表すのか
ラーメン屋だけの分布、特定地域だけの分布は作れそうだが、疑惑の操作に辿り着くのは難しそうだ
456(1): (ﾜｯﾁｮｲ 8347-hvvP [150.249.206.28]) 2019/11/06(水)10:20:15.66 ID:q549CorC0(1/2) AAS
Google AutoMLをKaggleの350万人のデータサイエンティストに提供
外部ﾘﾝｸ:cloud.google.com
こうなってくるともうなんかつまんなくない？
472: (ﾜｯﾁｮｲ 1f02-QzFo [101.142.8.160]) 2019/11/08(金)17:32:33.66 ID:LJWzZTdr0(1) AAS
HoloGAN?
526: (ﾜｯﾁｮｲ bfda-TAVf [223.217.165.240]) 2019/11/10(日)16:48:45.66 ID:j8ULpgDb0(8/9) AAS
小さなお子さまを轢いてしまいました、なんて前例作ったら一気に手を引かなければならない状況になるでしょうね
555(2): (ｱｳｱｳｸｰ MM49-zGDE [36.11.225.197]) 2019/11/19(火)10:12:41.66 ID:49NB1ryfM(1) AAS
要するに定期的な性能評価と再訓練が必要だから、作って終わりじゃないよって話だよね
あたりめえの話だ
607: (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MMdf-LjR8 [153.235.108.33]) 2019/11/29(金)19:18:55.66 ID:9onQejqxM(2/2) AAS
えーまた同じ間違いを？
824: (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-qQU+ [153.131.102.129]) 2020/01/02(木)14:23:33.66 ID:CkITwvFM0(1) AAS
>>822
よく言われる過学習になってると思う
過学習かそうでないかは未知データで訓練と同程度の性能が出るかどうか以外の判別方法ある？
886: (ﾜｯﾁｮｲ ab01-FlZP [126.25.131.86]) 2020/01/04(土)22:39:40.66 ID:NL29rqkc0(4/4) AAS
>>885
そうだな。お前みたいなヘボイ奴ばっか相手にしてる。
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