[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング25 (1002ﾚｽ)
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36(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cf10-0rME [153.131.102.129]) [] 2019/06/30(日) 08:24:25.93 ID:yPGPa9/y0(2/4) AAS
>>31
統計処理にミスがあったら損する事になるけどな
理論も実践も重要
理論的には実現できるけど実際にやろうとすると
見込み利益よりコストがかかって赤字とかのパターンもある
54(1): デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sd9f-+7NB [49.98.175.143]) [] 2019/07/02(火) 17:45:11.93 ID:Htg23ge5d(1) AAS
知ってる人教えてください。
scikitのmlpとRのnnetで同じネットワークサイズにしてるのに、mlpの方が精度がかなり悪いです。どのパラメータをいじれば整合が取れるでしょうか。
nnetのdecay に対応するのがalpha？
261: デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FF72-IuQe [49.106.188.136]) [sage] 2019/07/14(日) 18:38:17.93 ID:Q+Vbx2yPF(5/5) AAS
私がずっと聞いているのは>>257です。
いらん横やりは不要です。
409(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM91-ulaa [36.11.224.192]) [sage] 2019/07/18(木) 22:42:07.93 ID:oSD/JDjiM(12/15) AAS
>>407
分かっててやってる面もあるし、経験則な面もある
後、分析者の能力や方向性に寄るところもあるだろうなあ
画像処理の実務だと、モデルの選択は以下でだいたい決まる
・問題はクラス分類か、回帰か
・カラーで分析するか、グレーで分析するか
・エッジ抽出して形状を読み込むか否か
・hsvなどに色情報を変換してから分析するか否か
・物体検知必要？
・データ量に応じてのモデルの選択(データの複雑性と、量でだいたい決まる)
アンサンブルとか難しい話は忘れてくれ
435: デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MMc9-bUPa [210.142.95.23]) [] 2019/07/22(月) 08:50:21.93 ID:G+lZ86m6M(1/2) AAS
朝鮮人のバカトリオw
615: デフォルトの名無しさん (JP 0H4b-tvgS [61.199.159.168]) [sage] 2019/08/14(水) 15:32:00.93 ID:IqNrhuZzH(1) AAS
低学歴の人達ってそのコンピュータすら満足に使いこなせないんだけどな
976: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7b66-kReW [183.77.218.93]) [] 2019/09/23(月) 18:18:47.93 ID:h4QHZaBo0(1) AAS
分類系の実際問題にはどんどんAIを適用すればいいのに
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