[過去ﾛｸﾞ] 人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2 (1002ﾚｽ)
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137(2): 2019/07/24(水)13:04 ID:38R9RHzh(3/4) AAS
分布をみて回帰とは
何の分布がどういうふうになってたら
回帰分析できないの？
138: 2019/07/24(水)13:14 ID:38R9RHzh(4/4) AAS
>>132
そこまで話し広げて
後出しじゃんけんのような
卑怯な書き込みしてまで
マウントとりたいとは
まるでFラン馬鹿大卒か高卒の在日のような
奴だなと思った
139: 2019/07/24(水)13:20 ID:f3LKzp41(1) AAS
在日とか ID:38R9RHzh は人格が破綻していて社会では使い物になりそうにないな
140: 2019/07/24(水)13:22 ID:I/bOrGWD(1) AAS
だからニートのネタだって
141(1): 2019/07/24(水)13:24 ID:tLcJGJxG(1) AAS
回帰分析の話で勝てないと見るや人格攻撃に走るの草
謙虚になろうや
142(1): 2019/07/24(水)14:17 ID:IjvamLX/(2/4) AAS
>>135
NumpyやPandasもデフォルトはn法で、
オプションでn-1になるぞ
143: 2019/07/24(水)15:05 ID:1/UrOMaJ(1/2) AAS
分散の定義はあくまでnで割るものだからな
n-1は標本分散の場合なのである意味特例
144: 2019/07/24(水)15:08 ID:1/UrOMaJ(2/2) AAS
×標本分散
○標本の不偏分散
145: 2019/07/24(水)15:12 ID:CTAUfM43(1/5) AAS
ID変えて複数レスして、その内容が私は素人です（笑）
146: 2019/07/24(水)15:18 ID:CTAUfM43(2/5) AAS
エクセルで回帰分析しました、以上の情報がまったくない
147: 2019/07/24(水)15:20 ID:CTAUfM43(3/5) AAS
エクセルとTensorFlowの回帰分析は同じ結果になります、教科書の演習問題で違ったら問題だろ
148: 2019/07/24(水)15:23 ID:CTAUfM43(4/5) AAS
数学できることが唯一の自慢の爺であった、終了
149: 2019/07/24(水)16:02 ID:CTAUfM43(5/5) AAS
そもそも回帰分析しましたはスレチ
150: 2019/07/24(水)18:04 ID:IjvamLX/(3/4) AAS
何この必死な独り言連投
>>126が間違いを指摘されたから流したいのか？
151: 2019/07/24(水)18:26 ID:kvANDmdB(1) AAS
いつもクソチョンが
マウントとりにくるな
ママゴトやってても
今は稼げるから
半島へ帰れクソチョン
152: 2019/07/24(水)19:24 ID:IjvamLX/(4/4) AAS
自分のレス>>142で一つミス
Numpyの分散デフォルト：n
Pandasの分散デフォルト：n-1
基本的に使うのがNumpyで毎回ddof=0とddof=1を付けて使い分けてたから、
デフォルト値を忘れてた
153: 2019/07/24(水)19:35 ID:kM/MTy+d(1/2) AAS
>>137
渋谷でランダムに捕まえた40代男性の
乳首の色相を縦軸に、名前の画数を横軸にプロットしたものとかかな。
154(1): 2019/07/24(水)19:41 ID:9WBqGKTv(1) AAS
>>137
最小二乗法を使う回帰の場合は誤差分布が正規分布であることを前提としている
155(1): 2019/07/24(水)19:49 ID:kM/MTy+d(2/2) AAS
>>154
それはない
156(1): ◆QZaw55cn4c 2019/07/24(水)20:12 ID:+4E3jW9F(1) AAS
>>155
最小二乗法がガウス分布前提なのは周知の事実だと思っていましたが？
157: 2019/07/24(水)21:07 ID:xmatRoj6(1/2) AAS
エクセルで解ける問題のデータ数、問題の複雑さはどうなってんの？
158: 2019/07/24(水)21:14 ID:xmatRoj6(2/2) AAS
それこそ統計を勉強したことあるのかだなｗｗｗ
159(1): 2019/07/25(木)00:58 ID:cvsZ9bPC(1) AAS
>>156
最小二乗法自体は、誤差分布なぞ関係なく計算できる。
誤差分布がガウス分布である場合には、そのデータに最尤度法を適用した結果と最小二乗法の結果が一致する、というだけ。
160: 2019/07/25(木)01:38 ID:AkSyhd6y(1) AAS
クソチョン♪
クソチョン♪
161: 2019/07/25(木)07:41 ID:RhFBKPH8(1) AAS
計算できるから結果がナンセンスでないとは限らない
162(1): 2019/07/25(木)08:33 ID:EHXNcItH(1/2) AAS
Excelでも何でもいいけど、精度をわかった上でツールを選定すべきかと。
163(2): 2019/07/25(木)08:45 ID:SsJeKkpT(1) AAS
>>159
で、誤差分布が正規分布でない場合にどれくらい使い物になるの？
164(1): 2019/07/25(木)11:14 ID:wa+Htxxc(1) AAS
>>162
精度が変わるツールって何があるの？
165: 2019/07/25(木)11:20 ID:TlWIhN8d(1) AAS
お笑いを一席
エクセルで回帰分析したらもうAIと言えるんだよね
ExcelでもTensorFlowでも同じ回帰分析をやらせりゃ同じ結果になるよ
誤差があったら、お前が何かを間違えている
166: 2019/07/25(木)12:03 ID:fGunAZiE(1) AAS
アホにいちいち突っかからんでも
167: 2019/07/25(木)12:55 ID:r6lVRV7+(1) AAS
>>163
だからそれが「分布次第」だっていうのが、 >>136 (≠俺) が言ってることだろ。
[[1,0.95],[1,1.05],[2,1.95],[2,2.05],[3,2.95],[3,3.05]] みたいなデータ列を考えてみ。
168(1): 2019/07/25(木)12:58 ID:tdyonMu2(1) AAS
>>163
使いものになるかどうか
目的によって異なる
そんな基本もわかってない？
やはり在日はだめだな
169: 2019/07/25(木)15:04 ID:C9srKr4g(1) AAS
同じデータを同じ式に当てはめようとするだけなのに君の頭の中にしかない目的とやらを変えるだけで最小二乗法の精度がコロコロ変わったら怖いだろ
170: 2019/07/25(木)15:48 ID:562nPX19(1/2) AAS
マウンティングで飽き足らず、今度はレッテル貼り
171: 2019/07/25(木)15:50 ID:562nPX19(2/2) AAS
統計も勉強したことがない厨房
172: 2019/07/25(木)16:50 ID:9NIcUt4V(1) AAS
今朝のワイドショーで中国の顔認証の紹介してた
20年くらい前の誘拐事件で行方不明になった子供の
3〜4歳頃の写真を20年歳取らせた加工というか推測画像を生成して
今年の1月から実験初めてもう9人の行方不明者が親と再会したらしい
そもそも誘拐が年間7万人とかどんな國やねんって思うが
173: 2019/07/25(木)17:44 ID:yPXvudGc(1) AAS
>>168が自分で「正規分布でない場合の結果は目的によって異なる」と言ってるんだけど
174: 2019/07/25(木)20:30 ID:EHXNcItH(2/2) AAS
>>164
精度が変わるとは書いてないけど。
175(1): 2019/08/17(土)22:20 ID:InU8pgLg(1) AAS
分類と回帰の違いを２０文字以内で説明すると？
176: 2019/08/17(土)22:38 ID:FDUcZe89(1) AAS
激レアさんを連れてきた。★2 ガリガリロボット博士
177: 2019/08/18(日)13:09 ID:DpN5OoNt(1) AAS
>>175
分類は山、回帰は谷
178: 2019/08/18(日)14:35 ID:7XqOqSvA(1) AAS
川は？
179: 2019/08/19(月)18:52 ID:CtHENgNW(1) AAS
川は相関係数
180: 2019/08/20(火)20:42 ID:rGGEuDLW(1/3) AAS
ディープラーニングって何？
たとえば、迷惑メールの判定処理を人工知能に任せる場合、
形態素に区切って、迷惑メールのみに含まれる用語、普通のメールのみ含まれる用語をリストで
作ってそれを辞書に判定をするのが機械学習でいいんだよね？
じゃあディープラーニングはこれでいうところの何に該当するの？
181(1): 2019/08/20(火)20:59 ID:NFdjA4T0(1) AAS
機械学習では迷惑メール判定に用語リストなんて作らない
182: 2019/08/20(火)21:07 ID:Mr1sYATT(1) AAS
釣り針に餌くらいつけろや
183: 2019/08/20(火)21:12 ID:rPERbhi6(1) AAS
>>181
じゃあどうやって判定するの？特定の用語が含まれるときに点数をつけていって
一定の点数が付いた時点で迷惑か普通かのチェックをするんじゃないの？
クソ素人に分かるように説明してほしいです
184(1): 2019/08/20(火)21:34 ID:y7WBcEZt(1) AAS
まず迷惑メールを2兆通ぐらい用意し学習させます
185: 2019/08/20(火)21:40 ID:rGGEuDLW(2/3) AAS
メールを細かく切ってベクトルにして内積を計算するとか？
186(1): 2019/08/20(火)21:41 ID:priutWKJ(1) AAS
>>184
迷惑メールじゃないメールも用意しないと
187: 2019/08/20(火)21:46 ID:rGGEuDLW(3/3) AAS
>>186
迷惑メールと迷惑じゃないメールを人間が予め判定して用意する必要があるのはディープラーニングでも同じなの？
188: 2019/08/20(火)22:39 ID:XflAmbMJ(1) AAS
馬鹿のくせに複雑なことを聞きたがる
189: 2019/08/21(水)00:46 ID:jDiMObB6(1) AAS
教師無し学習のことか？
190: 2019/08/21(水)09:13 ID:ivNq7IQL(1/2) AAS
ディープラーニングが何なのか、たとえば迷惑メール判定ならどういう処理がディープラーニングなのかが知りたいです
それが分かるサイトとかあったら教えてください クソバカにも分かる優しいサイトを
191(1): 2019/08/21(水)10:00 ID:2dudUrk8(1) AAS
あらかじめ迷惑メールと分類された結果に含まれる特徴を抽出して指標とします。
>迷惑メールのみに含まれる用語、普通のメールのみ含まれる用語
を人が作ったら、変な先入観は入るし、条件分岐が複雑すぎて疲れだけなので、
良いこと無しです
192: 2019/08/21(水)10:40 ID:ivNq7IQL(2/2) AAS
>>191
ありがとう。膨大なデータから何か希望のものを識別するための
特徴を抽出してフィルタリングするのは太古昔からやってたことだとおもうんだけど
ディープラーニングは何が画期的で新しいの？
193: 2019/08/21(水)11:33 ID:iDd33+IN(1) AAS
識別のための特徴抽出ルール自体をを自動で作ってくれるのが機械学習
194(2): 2019/08/21(水)13:54 ID:WO3RMdqG(1) AAS
迷惑メール判定をディープラーニングで処理するということは、こういうことですか？
入力 迷惑メールと非迷惑メール２兆通のテキストデータ
処理 テキストデータの特徴抽出モデル
出力 識別ルール
ここでモデルに渡して得られた識別ルールを使って迷惑メール判定処理をしたら
それはディープラーニングを使ってるということになるんですか？
テキストデータの特徴抽出モデルの実装方法はブラックボックスで一般には分からないということですか？
省1
195: 2019/08/21(水)15:07 ID:ur92HW83(1) AAS
他のDLは知らんけど
SPAMフィルタはベイズ推定でしょ
196: 2019/08/21(水)19:31 ID:CWm4Oz8X(1) AAS
>>194
ＤＬはネットワークは人が設定。
重みが学習により更新される。
197: 2019/08/22(木)00:28 ID:NBuDjZaL(1) AAS
DLじゃなくても…
198: 2019/08/22(木)07:44 ID:j0xBaT7o(1) AAS
>>194
特徴抽出をNNモデル、特に隠れ層(中間層)と呼ばれる層の数を2以上としたものがディープ(深層)と呼ばれる。
持て囃されてるのは、計算機の能力が上がって層数増やしたら色んな所でうまくいき始めたので。
199(3): 2019/08/22(木)10:42 ID:486x2u8v(1) AAS
皆さんどうもありがとう。
少しずつわかってきた気がしますね ディープラーニング
色んな所でうまくいき始めたという言葉がなんか刺さりました
「これは○○です」というデータを何万何億と用意して、
学習させれば、特徴量を計算できるようになるんですね どれくらい似ているかの類似度のようなもの
これが機械学習。
コンピューターがどうやって学習するのかが不思議だったんだけど、
省18
200: 2019/08/22(木)10:46 ID:yykJaidr(1) AAS
>正確にはそういう学習の仕方をしてるかもしれないし、してないかもしれない
人間はどういう仕方なんだろうね
DL以下の能力の人も多いが
201: 2019/08/22(木)10:49 ID:xQsiKIbM(1) AAS
>つまり、脳の仕組みをプログラミングしてそこにデータを流してたまたまいい結果が得られてるということ、
いや、ここは全然間違ってる。
202: 2019/08/22(木)11:31 ID:ZPJBbnly(1) AAS
＞人があれこれ処理方法をロジックを指定して計算させるのではなく、
人があれこれ処理方法を指定する必要があるぞ
203: 2019/08/22(木)12:08 ID:2/kNlfUe(1) AAS
入力されたデータに対して、学習した正解データとの統計学的な距離を出せる
任意の数字に近ければ似てる
遠ければ似てない
204: 2019/08/22(木)13:24 ID:CLxWu3yt(1) AAS
ど素人の相手をする暇人
205: 2019/08/23(金)10:25 ID:tXRsg9pi(1) AAS
>>199
分かった気がするって書いてけど、多分分かってないです
ちゃんと理解するなら勉強しないと
206(1): 2019/08/26(月)18:49 ID:GH+yGfGx(1) AAS
ディープラーニングは、超大雑把に言うと「ディープ」に多層化したレイヤーを用いたマシンラーニングの一種。
199はマシンラーニング自体わかってるような口ぶりだが、たぶんそのいくつかのモデルを知ってるだけかな。
207: 2019/08/26(月)19:38 ID:KbLLHO+m(1/2) AAS
おまえもな
208: 2019/08/26(月)19:51 ID:m6YuGqgq(1) AAS
>>206
ディープラーニングとは「ディープ」な「ラーニング」です、くらいの事しか言ってなくて草生える
209: 2019/08/26(月)20:22 ID:qc0qJ/lp(1) AAS
実際のところ「ディープ」には「多層の」という程度の意味しかないから仕方がない
210: 2019/08/26(月)22:43 ID:X5k9P1Qa(1) AAS
？？
211(1): 2019/08/26(月)22:44 ID:KbLLHO+m(2/2) AAS
「ディープ」に多層化したレイヤーｗ
212: 2019/08/26(月)22:52 ID:5pyVlWp8(1) AAS
>>211 のディープラーニングの定義は?
213: 2019/08/26(月)22:59 ID:+YsMeKan(1) AAS
スレタイに機械学習って書いてあるのにマシンラーニングって書くのもわけわからんよなｗｗｗ
214: 2019/08/26(月)23:20 ID:G+JtlR8m(1) AAS
お前らな―んにもわかってない！
おれは本読んで勉強した
わかるぞ
だが教えてやんない！
215(1): 2019/08/27(火)02:24 ID:ln/8rBvu(1) AAS
実際多層化したニューラルネッワークだからっていう以上の意味はないよね
で、なんでそれがうまくいくのかっていうとこまでいくと難しいんだけど
216: 199 2019/08/27(火)14:28 ID:hz03cdlw(1/5) AAS
>>215
それは難しいというか分かってないってのが正直なところじゃないですか？
脳の神経細胞組織の仕組みをコンピューターで組んでみたら、たまたまうまくいった。
いわゆる人工的に知能を作ってみたら結果としてうまくいった。
で、ニューラル（神経）ネットワークのモデル（型）の仕組みを理解するには脳科学の知識が必要になってくる。
学習の精度は高いことは分かっているが、そこに至るプロセス、つまり、
人間は脳細胞の世界でどういうプロセスで学習して認識しているのか、までは分かってない。
省9
217(1): 2019/08/27(火)14:53 ID:NZJyfwBK(1) AAS
>いわゆる人工的に知能を作ってみたら結果としてうまくいった。
嘘はいかんよキミ
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