2019-05-27から1日間の記事一覧

【ラビットチャレンジ】機械学習:その6 サポートベクターマシーン

ラビットチャレンジ 機械学習:その6 サポートベクターマシン 概要 2クラス分類のための機械学習手法 線形モデルの正負で2値分類 ※ 決定境界はいくつも考えられる SVMの求め方 線形判別関数ともっとも近いデータ点との距離をマージンという マーシ…

【ラビットチャレンジ】機械学習:その5 アルゴリズム

ラビットチャレンジ 機械学習:その5 k近傍法 分類のための機械学習法 ある点から近いk個から自身の分類を決定する手法 k個のクラスラベルの中で最も多いラベルを割り当てる 特徴 kの個数を変化させると結果も変わる kを大きくすると決定境界􏰁滑らか…

【ラビットチャレンジ】機械学習:その4 主成分分析

ラビットチャレンジ 機械学習:その4 主成分分析 概要 多変量データの変数の個数を減らす 情報の損失はなるべく小さくする必要がある 具体的には? 学習データの分散が最大になるものを探す 係数ベクトル 線形変換後の値が変わる どう求めるのが良い? 変換…

【ラビットチャレンジ】機械学習:その3 ロジスティック回帰モデル

ラビットチャレンジ 機械学習:その3 ロジスティック回帰 分類問題(ウラス分類) 入力 m次元のベクトル 出力 0 or 1 シグモイド関数 入力ドメインは実数空間 出力は必ず 0 〜 1の値になる パラメータが変わるとシグモイド関数の形が変わる シグモイド関数の…

【ラビットチャレンジ】機械学習:その2 非線形回帰モデル

ラビットチャレンジ 機械学習:その2 非線形回帰モデル 複雜な非線形構造を内包する事象にフィットさせるために 規定展開法 多項式関数 ガウス型基底関数 正則化 過学習と未学習 学習データに対して、十分小さな誤差が得られない:未学習 小さな誤差は得ら…

【ラビットチャレンジ】機械学習:その1 線形回帰モデル

ラビットチャレンジ 機械学習:その1 機械学習の基本的な手法を理解し実装する 機械学習モデリングの流れを理解 機械学習モデリングプロセス 問題設定 機械学習が必要なければ使う必要もない 「仕事ではじめる機械学習」の著者も言っている 機械学習のデメ…