[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング29 (1002ﾚｽ)
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751: (ﾜｯﾁｮｲ df10-Emls [153.131.102.129]) 2020/12/06(日)12:57 ID:IFrNRKVs0(1/7) AAS
最小二乗法と最尤推定法
外部ﾘﾝｸ:support.minitab.com
754(1): (ﾜｯﾁｮｲ df10-Emls [153.131.102.129]) 2020/12/06(日)15:24 ID:IFrNRKVs0(2/7) AAS
750の表現も間違いではないように思うけどな
正規分布で最尤推定した時と結果が等しくなることもあると思う
確率変数ではないから信頼区間とか検定とかはできないんだろうし
755: (ﾜｯﾁｮｲ df10-Emls [153.131.102.129]) 2020/12/06(日)15:27 ID:IFrNRKVs0(3/7) AAS
>>753
誤差を逆伝搬する事で学習するというアルゴリズムだから偏微分はその過程で必要なだけで計算量を減らす目的ではないと思う
計算量は素子数とかデータ数とかによるのかな？
759: (ﾜｯﾁｮｲ df10-Emls [153.131.102.129]) 2020/12/06(日)19:00 ID:IFrNRKVs0(4/7) AAS
微分するのは評価関数を最小化する、最適化するため
評価関数の値が小さくなる方向にに重みを更新する
766(1): (ﾜｯﾁｮｲ df10-bzs8 [153.131.102.129]) 2020/12/06(日)21:41 ID:IFrNRKVs0(5/7) AAS
回帰式はn個って事なのか？
α、βってスカラーじゃないのか
データ数はいくつあるのかな？
768(1): (ﾜｯﾁｮｲ df10-Emls [153.131.102.129]) 2020/12/06(日)21:53 ID:IFrNRKVs0(6/7) AAS
平均が(βx_1,,,)って何？
772(1): (ﾜｯﾁｮｲ df10-Emls [153.131.102.129]) 2020/12/06(日)22:04 ID:IFrNRKVs0(7/7) AAS
n次元ベクトルでデータ数はn？
データ足りないような
最小二乗法ならn次元ベクトルは確率変数じゃなくても良いんじゃないの？
回帰式がn個あるのと実質同じじゃないのかな？
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