タグ 回帰問題
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高次元データに対するL1正則化の有効性|内場 崇之|note
Introduction高次元データでの回帰問題に対して、線形回帰モデルのL1正則化(Lasso回帰)の有効性は広く知られているところです。この有効性の理由は数理統計的な側面からも理解が進んで来ました。代表的な結果の1つに、Lasso回帰の 変数の個数に対して必要なサンプルサイズは対数的にしか増加しない。と言う性質が挙げ... 続きを読む
識別関数、識別モデル、生成モデルの違いを解説 - HELLO CYBERNETICS
2017 - 06 - 08 識別関数、識別モデル、生成モデルの違いを解説 人工知能 人工知能-機械学習 Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket はじめに 記事の目的:共通の認識を持てるようにするため なぜパターン認識と機械学習を引用するか 機械学習の目的 分類問題と回帰問題 分類問題について... 続きを読む
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