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タグ 最小二乗法

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小説家になろうを機械学習でデータ分析してブックマーク10以上を獲得しやすい条件を探す - Qiita

2019/06/14 このエントリーをはてなブックマークに追加 199 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Qiita Python 単語 箇所 スキル

はじめに これを書いてる人の機械学習・データ分析のスキルはpythonの拡張子が.pyであることを知ってから10日目ぐらい、「決定木」「最小二乗法」「特徴量」「RMSE」といった単語を初めて見てから7日目ぐらいといったレベルです。なのでより良い方法がある場合や、分析の途中間違っている箇所などがあればコメント欄等で... 続きを読む

「ディープラーニングは最小二乗法」で物議 東大・松尾豊氏「深い関数の方が重要」 - ITmedia NEWS

2019/02/20 このエントリーをはてなブックマークに追加 441 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 物議 ディープラーニング 東大 Twitter 松尾豊氏

「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで公開された日経新聞の記事が物議を醸している。 「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで日本経済新聞電子版が公開した記事について、Twitterでは「ディープラーニング=最小二乗法」という解釈... 続きを読む

東京大学 杉山・佐藤研究室

2016/11/03 このエントリーをはてなブックマークに追加 285 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 東京大学 データマイニング 推論 Japanese 統計

東京大学 杉山・佐藤研究室:機械学習と統計的データ解析 機械学習の基礎理論の構築と実用的なアルゴリズムの開発,及び,実問題への応用研究を行っています [ English | Japanese ] 研究概要 教科書 機械学習のための確率と統計 イラストで学ぶ機械学習:最小二乗法による識別モデル学習を中心に 統計的機械学習 統計的学習の基礎:データマイニング・推論・予測 パターン認識と機械学習 強くな... 続きを読む

回帰分析②:線形回帰が使えないときに用いる高度な回帰分析方法 – 医療政策学×医療経済学

2016/09/09 このエントリーをはてなブックマークに追加 276 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 線形回帰 回帰分析 医療政策学×医療経済学 一方 計量経済学

生物統計を学んでいる人の中には、「結果変数が連続変数の時には線形回帰、二項変数(0と1など2つの値しか取らないもの)のときにはロジスティック回帰分析を使うべき」のように1対1対応のお作法のような形で教わった人も多いと思います。一方で、計量経済学で回帰分析を習った人の中には、「最小二乗法(Ordinary Least Square; OLS, = 線形回帰)はありとあらゆる場合に使えるベストな方法で... 続きを読む

機械学習と深層学習の数理

2016/05/12 このエントリーをはてなブックマークに追加 262 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 数理 Twitter Ryobot ac.jp CNN

機械学習と深層学習の数理 1. 中村 良 慶應義塾大学 青山敦研究室 学部4年 s13642rn sfc.keio.ac.jp   Twitter@_Ryobot 機械学習と深層学習の数理 @ 2. ・誤差逆伝播法 ・損失関数と活性化関数 ・重回帰モデル(最小二乗法,最尤推定法) ・正則化(Ridge,Lasso) ・CNN(Convolutional Neural Network) ・ホップフィ... 続きを読む

まったく最小二乗法は最高だぜ!な「イラストで学ぶ機械学習」を読み終えた。 - EchizenBlog-Zwei

2013/10/13 このエントリーをはてなブックマークに追加 168 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip EchizenBlog-Zwei パーセプトロン 本書 主観

書籍「イラストで学ぶ機械学習」という機械学習の本を読んだので感想を書いておく。なお本書にはMatlabのコードが書いてある場合があるけど、Matlabに詳しくないので読み飛ばした。 対象となる読者あくまで私の主観だけど、以下のような人が読むと良さそうな感じ。 ・機械学習の基礎は知っている(パーセプトロンくらいは実装できる) ・機械学習の論文に出てくる用語が理解できる ・確率の基礎は知っている(条件... 続きを読む

 
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