[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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162(1): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日) 16:34:03.36 ID:yphZ1GONp(1/7) AAS
>>149
理解しているのかしていないのか分からないけども
1. 高次元への写像
2. 主成分分析
という2段階のステップがあり、固有値、すなわち分散で割るのは主成分分析によるもの
次元削減で使う主成分分析も固有値で割るでしょ？
>>152
自動的にできるというのが言い方は微妙だけど
分類できるようにカーネル関数を選択するというのが正しい
163: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日) 16:38:55.57 ID:yphZ1GONp(2/7) AAS
>>150
分類はできるけどそれが犬であるかどうかは教師が必要
164: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日) 16:41:47.65 ID:yphZ1GONp(3/7) AAS
>>156
データサイエンティストって言っても多くは前処理要員だと思う
DataRobotにデータを食わせるためのエンジニアに近い
あるいは出てきた結果を偉い人にわかるようにWordやpowerpointに貼って説明する仕事
170(1): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日) 21:24:13.42 ID:yphZ1GONp(4/7) AAS
>>167
CNNを3つ、すなわち畳み込み層とプーリング層を3つずつで6層かませて、その出力を全結合でうけたら結局最低7層くらいじゃないかね？
174: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日) 22:16:58.32 ID:yphZ1GONp(5/7) AAS
>>173
単なる次元削減だとその通りで固有値で割るプロセスはないよ
PCAの出力をさらに分類に用いているから固有値で割る意味がある
177: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日) 22:49:17.14 ID:yphZ1GONp(6/7) AAS
>>175
今は寄与度の話ではなく正規化の話です
機械学習で分類をさせる場合に、最初の前処理として正規化します
PCAで座標系変換したので、新しい座標軸で正規化をしただけです
難しいことは言っていないですよ
179: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日) 23:32:08.32 ID:yphZ1GONp(7/7) AAS
>>178
同じく質問を正しく理解してなかったかも
もしかしてこういう回答が欲しかったのかな
分散共分散行列 Σ
ある固有値λ=σ^2 固有ベクトルx
質問: 固有ベクトルの正規化はx/σではなくてx/σ^2はなぜですか？
回答: Σ=XX’で次元はσ^2だから。実際対角成分は分散が並ぶ。
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