[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)
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200: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb10-vzjJ [153.131.102.129]) [] 2019/10/13(日) 07:21:13.99 ID:Fxu1r5BT0(1/8) AAS
>>195
大数の法則は標本数を増やすと標本平均が母平均に近づくということ
中心極限定理は平均値の分布に関する定理
食べログの評価の数が30になった時点で平均値を計算して
一度リセットするのを繰り返す
その平均値の分布は正規分布に近づく
今の評価の分布がその店に行く人の評価の分布を表している
のであれば今の評価分布から30標本を取って平均値を求める
操作を復元抽出で繰り返しても同じような結果になるだろう
227: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) [] 2019/10/13(日) 20:33:11.99 ID:llG9wcVha(4/5) AAS
>>226
非線形な活性化関数噛ませるでしょ普通
自然に高次元になるんじゃなくてそうなる様にしてるんだよ、ニューロン数は自由に決められるから
304: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMff-V+wO [36.11.225.125]) [sage] 2019/10/18(金) 22:12:50.99 ID:+r0vv9/5M(2/2) AAS
>>301
たぶん正道
345: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b701-Rn+9 [60.86.178.93 [上級国民]]) [sage] 2019/10/20(日) 18:08:28.99 ID:+KWnMamE0(1) AAS
>>344
どっちもはげしく調教師の腕前次第。
不可能ではないだろう。
367: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM7f-YvZZ [163.49.215.20]) [sage] 2019/10/24(木) 10:02:19.99 ID:apIKxFyCM(1) AAS
>>366
やってみた系やQiitaの記事書くよりもツイートする方が楽だからだろう
488: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1f02-QzFo [101.142.8.160]) [] 2019/11/09(土) 16:30:27.99 ID:dihGWiYo0(1) AAS
>>487
その条件で請け負っている時点でAI技術なさげ
でも、客も解ってなさそうだから、過学習させたインチキ精度で逃げるか？
633: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f1f-R3ru [221.191.70.126]) [sage] 2019/11/30(土) 19:19:04.99 ID:DZbtLtp60(2/2) AAS
>>622
台風の進路予想とか言うくらいのもっと具体的な例を期待していた
それだと滑らかな回帰ができないとホントに困るのかぴんと来ない
700: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sdba-qWAV [49.98.141.222]) [sage] 2019/12/12(木) 09:22:48.99 ID:rtEMPQR+d(1) AAS
文句いうだけのうんこよりマシって程度
798: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-hZl1 [180.235.0.69]) [] 2020/01/01(水) 11:06:21.99 ID:2Yvb+gk50(2/3) AAS
ハーバード大のテキストは公開されてる
https://drive.google.com/file/d/1VmkAAGOYCTORq1wxSQqy255qLJjTNvBI/view
812(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-BJMr [180.235.0.69]) [] 2020/01/01(水) 19:32:55.99 ID:2Yvb+gk50(3/3) AAS
だから日本は遅れてる
何とかしろよ
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