[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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140(4): デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM05-1vRR [210.149.252.116]) [sage] 2019/05/10(金) 18:00:10.77 ID:qCZvktc2M(1) AAS
カーネル主成分分析に関して質問です。
カーネル行列の固有ベクトルaの各成分って高次元への射影後のベクトルの、高次元の世界の主成分軸への射影を固有値で割った値になっていますが、固有値で割るのはどういう意味、効果があると解釈すればいいのでしょうか?
あるテキストだと固有ベクトルを固有値で割ってnormalizeするって書いてあるんですが、固有値は標準偏差の値では無く、分散の値ですよね?よく分かりません。
186(3): デフォルトの名無しさん (ﾄﾞｺｸﾞﾛ MM33-b2m6 [49.129.184.19]) [sage] 2019/05/13(月) 07:40:01.60 ID:ZO0K8HVUM(1) AAS
AI人材の給料は新卒でも800万以上からスタートと聞いたけど違うの⁉
192(3): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2959-3Hdu [122.222.204.212]) [sage] 2019/05/13(月) 15:24:45.95 ID:bvgoIgNI0(1/4) AAS
コーディング(java or python,SQL,フレームワーク)
設計(デザインパターン,UML図)
数学(線形代数,微分積分,最適化数学)
統計学(大学一年レベル)
基本的なアルゴリズム(ロジスティック回帰,SVM,ランダムフォレスト,決定木,カーネル化)
DeepLearningの基礎(ニューラルネットワーク,RNN,CNN)
最低限、この程度のことをわかっていれば業界に入れる気がする
やってみれば簡単だし、すごい人材だとは思わないけど、どこにでも転がってるわけじゃないよなあ
336(3): デフォルトの名無しさん (ｱﾒ MM47-Gp6W [210.142.92.34]) [sage] 2019/05/19(日) 11:47:02.14 ID:/X5PFRwPM(1) AAS
んで君の学歴は？
354(3): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa57-Evxl [106.180.23.42]) [sage] 2019/05/19(日) 17:07:41.86 ID:J+G2nvCLa(1) AAS
子供の早期からの英語教育の話題になると「まず日本語からしっかり学べ」と指摘する人が湧いてくるが日本語しか使えない人と英語しか使えない人なら後者の方が圧倒的に使い道が多いんだよな
367(3): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9bb0-sQ/o [114.164.61.37]) [] 2019/05/19(日) 21:32:29.87 ID:AQFftJ5I0(1) AAS
異常検知でオートエンコーダを使ったモデル作ってみたけどあんまりうまく行かない
正常と異常の分布が最初から完全に被ってると使えないような気がするんだけどやチューニングで何とかなるもんなの？
上司からは世の中検出出来てる実例があるんだから絶対できるだろって言われるんだけど…
431(3): デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sd33-WMlN [49.98.150.222]) [sage] 2019/05/23(木) 11:47:52.98 ID:l116DcUAd(1/2) AAS
>>429
15年はすごいな。
どうやって仕事とってるの？
どんな感じの内容？
543(3): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 396e-GX6Y [124.219.198.89]) [sage] 2019/05/29(水) 21:10:53.74 ID:AMD232/i0(1) AAS
パーセプトロンの勉強してる
分類問題なら出力層は当然その分類する項目の数になるだろうとは思うのね。0から4を判別するのに学習データのラベルが[0 0 1 0 0]みたいな
んで回帰問題の出力層のノードが複数になるケースってある？住宅価格予想みたいに答が一つに定まるのが回帰問題だから当然出力層はノード一つだよなとか思ってたんだけど
なんかそうじゃないっぽい？
639(3): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 305a-rJ7W [61.114.210.151]) [] 2019/06/08(土) 09:45:57.34 ID:VVVFFkBt0(2/2) AAS
>>636
おそらく言っている意味と、あなたが捉えている意味が異なるんだとおもう。
たとえば、医薬など、学会や国際的な組織に亭主るする際に、この手法は
私があらたにプログラムしましたでは、信用してもらえない。
その論文などのために、みんながデバックしろという話になってしまう。
703(3): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a6d2-Ci7w [39.111.201.160]) [sage] 2019/06/10(月) 19:46:57.52 ID:rY9Mn9x+0(1) AAS
機械学習初心者なのですがディープラーニング以外の機械学習って覚える必要ありますか？手法が無限にありすぎて覚えられないです。
767(3): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 427c-AFaF [221.242.128.242]) [sage] 2019/06/16(日) 22:32:14.35 ID:0s8OobEM0(1) AAS
ビジネスで使うデータ分析って何？
ｔ検定、カイ2乗検定、主成分分析、、、？
851(3): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-ZQmt [126.51.76.50]) [sage] 2019/06/22(土) 21:58:31.07 ID:lmjByctT0(1/2) AAS
>>841 AI を使っても最終判断は医師が行い全ての責任を医師におっかぶせるから平気。
自動運転なのにハンドルを握っとれと言うのと同じ。
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) AAS
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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