[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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983(2): 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)16:25 ID:BWz5SbEt0(1/6)
多次元尺度構成法ってデータ間のユークリッド距離を見てユークリッド距離をほぼ再現できる別次元のデータ構成をつくりなおすってことで合ってる？
989(1): 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)20:12 ID:BWz5SbEt0(2/6)
>>986
回答ありがとう
ちなみに多次元尺度構成法の数学的なアルゴリズムの概要がわかる人っていますか？
991(1): 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)21:56 ID:BWz5SbEt0(3/6)
>>990
そんな簡単な話なんですか？
992: 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)22:00 ID:BWz5SbEt0(4/6)
>>192
統計学が大学一年レベルでこの業界って無茶すぎるしそもそも下のアルゴリズムがすでに大学3ー4年レベルの統計学じゃん
994: 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)22:18 ID:BWz5SbEt0(5/6)
>>993
ありがとう
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 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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