[過去ﾛｸﾞ]
【統計分析】機械学習・データマイニング26 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング26 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/
上
下
前次
1-
新
通常表示
512ﾊﾞｲﾄ分割
ﾚｽ栞
抽出解除
ﾚｽ栞
このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索
歴削→次ｽﾚ
栞削→次ｽﾚ
過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ
205: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa51-vt6R [182.251.195.232]) [sage] 2019/10/13(日) 09:26:19.57 ID:vNAU+AUMa >>201 各店舗の分散は各店舗の分布には影響しても全店舗の平均値の分布には影響しないでしょ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/205
348: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa9b-83DY [106.154.130.6]) [] 2019/10/20(日) 20:45:32.57 ID:xbXJ4T7Ga >>344 不可能とは言わないが、出来たらトップカンファレンス通るレベル http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/348
386: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 33e6-seY4 [14.3.161.84]) [] 2019/10/26(土) 10:04:19.57 ID:sMyP0ohJ0 YouTubeでpvだと思って見たら 素人のカラオケだったときの失望に似ている 上手いなら感心してみるけど ド下手が上げてんじゃねえよ、と http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/386
396: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7301-kwV+ [126.25.131.86]) [sage] 2019/10/27(日) 11:49:41.57 ID:/g1/9V530 mnistはもうこれ以上あげても過学習でしかないだろう。 あれ、人間も判別不可な数字もまじっているし、 あえて業務で使うなら「判別不可」を割り当てるのが正しいデータが結構ある。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/396
428: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cbe6-qV4/ [180.23.58.43]) [sage] 2019/11/04(月) 09:14:43.57 ID:cAnKAoHq0 カブリ数物宇宙研、宇宙の複雑な3次元シミュレーションをAI技術で効率化 日米加 共同研究 https://www.ipmu.jp/ja/20190828-AI_model ＞宇宙の構造形成過程を瞬時に模倣できる深層学習モデルの作成に成功 ＞宇宙の始まりの初期条件を復元することも不可能ではない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/428
586: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ bf01-qZD/ [60.86.178.93]) [sage] 2019/11/26(火) 19:02:05.57 ID:pgCzIwzp0 >>585 【GPGPU】くだすれCUDAスレ part8【NVIDIA】 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1465969275/ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/586
690: デフォルトの名無しさん (ﾍﾟﾗﾍﾟﾗ SDe5-MVf8 [110.163.140.118]) [sage] 2019/12/11(水) 19:37:08.57 ID:LCchQiSlD ご質問なのですが、機械学習の回帰問題において、教師信号が特定の範囲内にある時の重みを重くするような損失関数はありますでしょうか？ 私が解きたい問題においては、教師信号の値が0~1の間の値を取るように基準化しているのですが、 例えば、RMSEを下記のようにカスタマイズした損失関数を使用したいのです。 False Positive:学習器の出力は0〜0.2の範囲だが、教師信号は0.2より大きい or 学習器の出力は0.8〜1の範囲だが、教師信号は0.8未満 False Negative:教師信号の出力は0〜0.2の範囲だが、学習器の出力は0.2より大きい or 教師信号は0.8〜1の範囲だが、学習器の出力は0.8未満 とTrue negativeとFalse Negativeの場合にのみ損失関数を計算するか、重みを大きくした損失関数を使いたいのです。 もしご存じでしたら、この損失関数を使用可能な学習器やライブラリなどを教えていただけますでしょうか。 ライブラリなどが無くても最悪論文などがあればそれでもかまいません。何卒ご教示をお願いいたします。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/690
724: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM33-4YhV [49.239.69.79]) [sage] 2019/12/19(木) 16:18:27.57 ID:687/ZJ6rM >>723 この板では常識みたいな本のタイトルだよな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/724
796: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa3f-UAPS [111.239.68.176]) [sage] 2020/01/01(水) 03:50:18.57 ID:Bw/I0Y2Fa ソース公開しないのは発展性がない論文だからだよ 要は書き逃げ。そこから次々に論文が出てくるようなら 否応ざるにコードもちゃんと書かなければいけなくなる それをしないということはその論文はゴミ、あるいは捏造 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/796
889: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3b09-37P1 [122.223.158.203]) [sage] 2020/01/04(土) 22:46:21.57 ID:m+tPynmQ0 実験やってないんだよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/889
ﾒﾓ帳
(0/65535文字)
上
下
前次
1-
新
書
関
写
板
覧
索
設
栞
歴
ｽﾚ情報
赤ﾚｽ抽出
画像ﾚｽ抽出
歴の未読ｽﾚ
AAｻﾑﾈｲﾙ
Google検索
Wikipedia
ぬこの手
ぬこTOP
0.036s