[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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6(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) 16:26:34.11 ID:BWz5SbEt0(1/3) AAS
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？
11(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) 22:19:19.82 ID:BWz5SbEt0(2/3) 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？
12(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) 22:31:38.89 ID:BWz5SbEt0(3/3) 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？
82: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2301-FfqC [60.128.172.180]) [] 2019/07/06(土) 12:33:03.79 ID:Fk8ZlgRV0(1/2) AAS
SIGNATE結果出してる奴らってやっぱりスタッキングとかでやってるのかな？
85: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2301-FfqC [60.128.172.180]) [] 2019/07/06(土) 16:37:22.33 ID:Fk8ZlgRV0(2/2) AAS
スタッキングとかって実務でもやるもんなのか？
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