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タグ 線形回帰

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【無料】データサイエンス入門:機械学習編全35回まとめと目次

2022/06/12 このエントリーをはてなブックマークに追加 16 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 目次 データサイエンス入門 カメ 無料 損失関数

こんにちは,米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です. いやーついに長かったデータサイエンス入門機械学習編35回分の記事を書き終えました!! 本記事はそのまとめです.目次として使ってください. 目次 線形回帰 第1回: 機械学習とは?なにをしているのか? 第2回: 線形回帰の損失関数をわかりやす... 続きを読む

機械学習の数理: 学部の講義で出した100問の演習課題 – Joe Suzuki (鈴木譲) 公式ブログ

2019/02/02 このエントリーをはてなブックマークに追加 459 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 数理 ブートストラップ 学部 講義 ロジスティック回帰

2018年度の講義も残りわずかになった。 私が着任した昨年度から、基礎工学部情報科学科数理科学コース3年「計算数理B」で、機械学習の数理に関する講義を行っている。その中で、計算数理B100問 を学生に解かせている。 線形回帰 ロジスティック回帰と判別分析 クロスバリデーションとブートストラップ 情報量基準 スパー... 続きを読む

BigQuery MLの線形回帰で電力需要予測やってみた – google-cloud-jp – Medium

2018/07/30 このエントリーをはてなブックマークに追加 46 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip medium google-cloud-jp DWH 吉村

BigQuery MLの線形回帰で電力需要予測やってみたグルーヴノーツ コンサルタントの吉村です。 先週(日本時間7月26日午前1時過ぎ)に発表されたBigQuery MLを試してみました。 BigQuery MLとはGoogleのDWHであるBigQuery上で線形回帰とロジスティック回帰を実現するものです。 もちろんBigQueryで動くのでモデルを作ると... 続きを読む

BigQuery MLの線形回帰で電力需要予測やってみた | MAGELLAN BLOCKS

2018/07/29 このエントリーをはてなブックマークに追加 21 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip MAGELLAN BLOCKS BigQuery ML

グルーヴノーツ コンサルタントの吉村です。 今朝(日本時間7月26日午前1時過ぎ)に発表されたBigQuery MLを試してみました。 BigQuery MLとはGoogleのDWHであるBigQuery上で線形回帰とロジスティック回帰を実現するものです。 もちろんBigQueryで動くのでモデルを作るところも並列で高速に処理されることが期待できます... 続きを読む

線形回帰を1つ1つ改造して変分オートエンコーダ(VAE)を作る - 作って遊ぶ機械学習。

2018/03/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 43 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip VAE ディープラーニング 変分オートエンコーダ 深層学習

2018 - 03 - 25 線形回帰を1つ1つ改造して変分オートエンコーダ(VAE)を作る ディープラーニング 変分近似 こんばんは. 今日は統計や 機械学習 において最も基本となる手法である線形回帰から出発し,1つ1つモデルや学習方法に変更を加えていき,最終的に深層学習の分野で非常に良く使われている生成モデルである変分オートエンコーダ(variational auto-encoder,VAE)... 続きを読む

ロジスティック回帰とシグモイド関数 - ポンダッドの日記

2017/11/06 このエントリーをはてなブックマークに追加 9 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip シグモイド関数 ロジスティック回帰 目的関数 分類 予測値

さて、今回は分類(Classification)に関して学習したことをまとめてみます。 ロジスティック回帰 (Logistic Regression) 予測値 $y’$ を0.5以上を1とし、0.5未満を0とすることで分類を行います。線形回帰では目的関数の範囲が定まっておらず、分類することが出来ないため、ロジスティック回帰を使います。 ロジスティック関数 (Logistic Function)ある... 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 回帰分析 医療政策学×医療経済学 最小二乗法 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

第9回 線形回帰[後編]:機械学習 はじめよう|gihyo.jp … 技術評論社

2016/01/28 このエントリーをはてなブックマークに追加 43 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip gihyo.jp 機械学習 技術評論社 多項式 関係

このxとtの関係を, 多項式基底の線形回帰で求めます。基底関数には φ 0 =1, φ 1 =x, φ 2 =x 2 の3個の多項式を使いましょう。求めたい f(x) はその基底関数の線形和として表わされます。 続きを読む

TensorFlowを社内向けにざっくりLTして回帰した(+資料とか) - 病みつきエンジニアブログ

2015/11/11 このエントリーをはてなブックマークに追加 68 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip TensorFlow バス 機械学習ライブラリ Google

2015-11-11 TensorFlowを社内向けにざっくりLTして回帰した(+資料とか) Googleが先日「TensorFlow」という機械学習ライブラリを発表して、なんだかすごくバズってます。 なので、さっそく今日社内で紹介LTしてきました。 TensorFlowをざっくりLTしてみた from Mitsuki Ogasawara 公式チュートリアルをちょっとだけ逸脱した線形回帰をやってみ... 続きを読む

C++で統計解析 - sfchaos blog

2014/01/13 このエントリーをはてなブックマークに追加 31 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 統計解析 C++ 分散 一口 検定

先月開催されたJapan.R 2013の懇親会で,「C++で統計解析を行うための良いライブラリは?」という話がありました. 統計解析と一口に言っても結構広いので,ここでは以下の4つのカテゴリ 記述統計量(最大値,最小値,平均値,分散等)統計的検定(t検定,χ2乗検定等) 多変量解析(線形回帰,一般化線形モデル,判別分析,主成分分析,因子分析等)機械学習(サポートベクタマシン,ランダムフォレスト等)... 続きを読む

 
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