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【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング28 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/
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71: ◆QZaw55cn4c (NZ 0Hca-EltK [103.231.91.115 [上級国民]]) [sage] 2020/05/09(土) 13:59:18.15 ID:y1dzFt5uH >>64 vpn ですよ、いまどき生でつなぐとかありえないと思いますよ… http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/71
130: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 4798-rV2c [162.219.176.251 [上級国民]]) [sage] 2020/05/31(日) 21:10:29.88 ID:22Gnkx1d0 >>129 私が荒らしたことなどありましたかね？ 記憶にございませんが… http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/130
212: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f4b-+Do1 [211.131.40.156]) [sage] 2020/06/10(水) 20:39:28.58 ID:MRGDPcC00 サラリーマンって切ないよな 卒業した時に好景気か不景気かでもう人生ガラリと変わる 頑張って会社に入ったとしても運的要素が強い いい大学出ても横領した30億円をFXにつぎ込んで溶かした挙句 逮捕された人もいるし 何がいいのか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/212
214: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 5398-nFpw [162.219.176.251 [上級国民]]) [sage] 2020/06/10(水) 21:13:09.11 ID:OTs8rmHM0 >>197 ＞学習の理論的解析では統計力学的アプローチ それ古くないですか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/214
247: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c301-NjyN [126.83.189.145]) [sage] 2020/06/11(木) 22:24:49.35 ID:Z0EchGDZ0 元々学生時代の専攻が統計学・機械学習よりでそれで就職したが、 もうデータサイエンティストよりプログラマや他職種のが良いんじゃないかと思える。 コンサル屋もどきな業務で、業務時間の８割はパワポ作成。何を分析しても 上司・客からNG食らえば成果とはみなされないのが不満。 逆に客からOKがでれば、どんな分析をしてもいい、別にデータ使わなくても良い。巷で言うエクセルしか 使えないデータサイエンティストは実在するよ。それよりゴマすりの技術や、作文技術を磨いたほうが客から OKが出やすいから、しょうがない。 自分にはそういうのが向いてないとつくづく感じる。 むしろコミュ障でもスキル積み上げのできるプログラマの方がいいんじゃないかって 最近は思っている。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/247
320: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9754-L2UI [180.235.6.52]) [sage] 2020/06/17(水) 22:56:08.03 ID:3PA2cW040 人間より運転の上手いaiができたら 人間の責任はより重くなるかな？ ならないよね？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/320
431: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) [] 2020/07/04(土) 19:35:14.08 ID:Fkv+Fc/J0 Raschkaの機械学習の本を読んでいて、一番最初のパーセプトロンのところで躓いた。 重みをああいう風に更新しても正しく分類されていない点が正しく分類されるようになるとは限らないと思う。 中井悦司の機械学習理論入門の4.2.2でいうと、 点(x, y)が以下のように正しく分類されていないとする。 w_1*x + w_2*y < 0 t = 1 重みは以下のように更新される。 w'_1 = w_1 + x w'_2 = w_2 + y w'_1*x + w'_2*y = w_1*x + w_2*y + x^2 + y^2となるが、これがかならずしも正になるとは限らないと思う。 x^2 + y^2 > 0 ならば改善はされるとは思いますが。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/431
443: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) [sage] 2020/07/05(日) 11:59:53.33 ID:SI7fUPbV0 >>439 ありがとうございました。 ループの途中でi番目の点(x, y)のところに来たとします。 点(x, y)が以下のように正しく分類されていないとします。 w_1*x + w_2*y < 0 t = 1 重みは以下のように更新されます。 w'_1 = w_1 + x w'_2 = w_2 + y w'_1*x + w'_2*y = w_1*x + w_2*y + x^2 + y^2となります。 x^2 + y^2 > 0 ならば改善される。 ループを回して、次にまたi番目の点(x, y)のところに来たとします。 この時点で重みの値は他の点の処理によって、一般的に何度も更新されているはずです。 w_1*x + w_2*yの値を計算したときに、一つ前に計算処理をしたときよりも状況が悪くなっている可能性もあるのではないかと思うのですが、いかがでしょうか？ 現時点でのw_1*x + w_2*yの値 < 一つ前の計算時点でのw_1*x + w_2*yの値 < 0 となってしまう可能性です。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/443
479: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ aa55-ucCN [59.147.205.222]) [sage] 2020/07/08(水) 13:45:48.53 ID:qq5HlQG40 いろいろこの分野を勉強しようと思っているのですが、パソコンのスペックが低いです。 ディープラーニングとかの実習は諦めたほうがいいですか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/479
689: ◆QZaw55cn4c (NZ 0H13-0XIN [103.231.91.115 [上級国民]]) [sage] 2020/07/18(土) 08:49:48.56 ID:KIRMqycZH >>686 そもそも因果関係の認定は主観的なもの、というのが私の感覚です だから最近のペーパーは相関関係（これは客観的なもの）だけ示して、それでペーパーになる、という体たらくまでに落ちぶれたと思っています http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/689
714: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fd01-aTVc [126.87.53.32]) [sage] 2020/07/19(日) 10:20:09.77 ID:x6uiukTb0 いまどき業務用アプリ以外で、Windows上でしか動かないディスクトップアプリに何の価値があるのか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/714
792: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 07ad-z+yJ [42.148.220.186]) [] 2020/08/04(火) 11:58:58.15 ID:lImhU2CT0 カルマンフィルタは最尤推定だよｗ しかし確率モデルで正則化しようと思えばベイズを使うのが普通だから実質「ベイズ要らない」＝「確率モデル要らない」になるんだか... まず、ノンパラで因果推論はだめぽと思うからその分野で何のモデルが使えるか考える 条件付き混合モデルのような確率モデルで因果推論が出来るとしてそのモデルで正則化しようと思えばベイズ推定が必要になる （セミパラで因果推論が正しく出来るか証明してないから検証は必要だが） あと、「ベイズいらね」って言ってる香具師はDL含めて普通の回帰分析はめちゃくちゃ強い仮定に基づいて計算してるの知ってるのかな？ 一つ例を挙げると 説明変数に誤差がある→それ用の確率モデルで尤度方程式を導出→いやいや、この場合最尤推定はあまり良くない→確率分布のリーマン空間を考えてベストな推定を獲得する ベイズを否定する＝確率モデルを否定する＝この流れを否定する ということになるが http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/792
805: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Saab-D98U [106.180.48.136]) [sage] 2020/08/04(火) 16:36:58.42 ID:UZ125rMYa 流れと関係なくて申し訳ないんだけど 学習済みの重みを利用して、出力側から入力側に逆方向に演算して入力データを復元するって原理的可能？ MNISTだったら10個の確率値から手書き数字の画像を復元する、みたいな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/805
972: デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟﾍﾟ MM8b-G/Dc [133.106.87.168]) [sage] 2020/08/19(水) 15:44:04.65 ID:2ST6z80ZM 言葉の定義について質問です。 1,予測アルゴリズム (e.g. y = a0 + a1 * x1 + ... + an * xn) 2,予測アルゴリズムのパラメータ（で合ってます？）を求める学習（？）アルゴリズ ム（e.g. 最小二乗法） 3,求められたa0〜an 基本的にデータに対して2を適用して、3を求めて、1と3で予測するっていう流れだと 理解しています で、「機械学習のアルゴリズム」って言ったときの「アルゴリズム」って1でしょう か2でしょうか、それとも両方でしょうか それと「モデル」とは3だけのことを指すのでしょうか、それとも1と3でしょうか、 もしくは全部でしょうか scikit-learnだとアルゴリズム名のオブジェクト作ってそれにfitしてpredictしてみ たいにやれちゃうのでちょっと混乱しています よろしくおねがいします http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/972
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