[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
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412(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c7da-cyZN [60.41.78.212]) [sage] 2019/05/21(火)22:29:50.41 ID:TzhtmZ8u0(1/2)
大学3年生で、自分で機械学習を勉強してる者です、気になることがあるので質問させてください
機械学習の例としてよく文字認識があげられますが、文字認識自体はかなり前から実現されているように思えます(例えば電子辞書に搭載されてる、手書きの漢字を検索してくれる機能)
そういった一昔前の文字認識はどのように実現されていたんでしょうか
472(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3302-9b2Z [101.142.8.160]) [sage] 2019/05/24(金)21:49:38.41 ID:t/lJBqRi0(1)
教師無しではデータの量と質が要求されるけど、
教師有りでは過学習に陥らないように学習させれば、1/10ぐらいの量でもイケルという認識
493(1): デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MMd3-M5Km [153.235.70.219]) [] 2019/05/25(土)14:23:18.41 ID:rW5FDb6DM(1)
ディープラーニング使ったらCGとかも今よりずっと低コストで作れるんだろうな
個人でスターウォーズなみの映画とか作れたりとか
特に流体の表現でかなり効果を発揮しそう
682(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0401-353B [126.109.69.164]) [sage] 2019/06/09(日)17:11:03.41 ID:/FZVYwra0(3/4)
>回帰分析といってもモデルの選択肢を一般化線形モデルにまで広げてみれば山ほどの可能性があり、
>その中でどういった実装を行うかは解析の経験値やドメイン知識に有無に大きく依存するわけで
>「安定した実装」が何を指すかは不明確だけど、「この手順通りにやればOK」みたいなものを求めているならそんなものはない
こういうめんどくさい人が登場してあれこれ言うことも含めて安定しないので普通の回帰にしとけと。
946(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fa3e-JrQK [149.54.201.210]) [] 2019/06/26(水)02:16:25.41 ID:U7ZPphTg0(9/11)
>>945
持ってないんだねw
ほんとにばかだねw
あと手元にないから答えられないってことはその本に明確な定義が書かれてなかったら完全にお前の論理は破綻するってことだなwあーおもろ
970: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMd3-ohyG [36.11.224.253]) [] 2019/06/26(水)09:43:42.41 ID:nuoXJ4wYM(1/2)
次スレは？
995(3): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180]) [] 2019/06/28(金)22:19:57.41 ID:BWz5SbEt0(6/6)
いわゆる最小二乗法っていうのは正規線形モデル(つまり誤差項が正規分布に従う仮定の線形モデル)でほかの確率分布を想定するために一般化線形モデル(正規分布以外の分布にも従うことを想定するモデル)があるっていうことでいいんでしょうか？だれかおしえてください
私の認識では正規分布に従う仮定ならばパラメータの推定は最小二乗法という簡単な行列計算で行うことができるけど他の分布の仮定であれば一般化線形モデルのもと最適化アルゴリズムを利用した最尤法を行わなければいけないという理解なんだけどあってるのかな？
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