【統計分析】機械学習・データマイニング4

0001デフォルトの名無しさん

2014/06/24(火) 18:51:42.57ID:Em7CYZzB

何でもいいので語れ

■関連サイト
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
http://ibisforest.org/index.php?FrontPage

■前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング3
http://peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1350121405/

0002デフォルトの名無しさん

2014/06/25(水) 10:36:53.72ID:mPBDJuwm

データが入力される
ノンパラメトリックな統計からモデルを推定する
推定したモデルを使ってパラメトリックな統計をとる

っていうアルゴリズムできないかな？

0003デフォルトの名無しさん

2014/06/26(木) 07:50:27.77ID:W91RvMJw

最終的にパラメトリックなモデルを使うなら
適切と思われるモデルをノンパラで選択するのと
なにが違うんだろ？

0004デフォルトの名無しさん

2014/06/26(木) 08:31:59.35ID:7IcoORrk

>>2
それをやるのが人間だろ？

0005デフォルトの名無しさん

2014/06/26(木) 12:59:22.61ID:fUTw065X

人間がやってることを代替させなければ！

0006デフォルトの名無しさん

2014/06/26(木) 14:25:27.69ID:fUTw065X

慣れた作業は使われる脳細胞が減っていくから、学習が進むごとに次元が減っていることは確実なんだよな。

0007デフォルトの名無しさん

2014/06/26(木) 21:25:36.95ID:iczatv85

結果を得られるまでの経路が
ショートカットしされるからだろ

0008デフォルトの名無しさん

2014/06/27(金) 08:57:49.84ID:gHc5TSoG

だからショートカットってなに？

0009デフォルトの名無しさん

2014/06/27(金) 09:44:07.69ID:QoMPTeso

dropout を超える新理論かなぁ

0010デフォルトの名無しさん

2014/06/28(土) 00:10:17.28ID:TVrOfA9M

コンピュータで意味を捉えることは難しい？
意味を捉えることができないとちゃんとした自動翻訳は不可能だと思うんだけど

0011デフォルトの名無しさん

2014/06/28(土) 00:45:57.14ID:YAFxSPv8

なにいってんのお前

0012デフォルトの名無しさん

2014/06/28(土) 01:05:22.65ID:mTJgjjdL

>>10
最近word2vecが話題になってるじゃん
それ使って翻訳の精度上げようみたいな話もある
http://arxiv.org/pdf/1309.4168.pdf

0013デフォルトの名無しさん

2014/06/28(土) 11:04:49.83ID:ofLhThqw

>>8
本田翼かな？

0014デフォルトの名無しさん

2014/06/30(月) 20:30:38.76ID:c7KKYzJF

>>13
ショートカットと顔認証といえば
佐倉マナだろ

0015デフォルトの名無しさん

2014/06/30(月) 20:43:34.29ID:o9UFtEyu

今は統計的手法が幅を利かせてるけど、なんかこれ、テクニカルだけで株式売買してるのと同種のモヤモヤがある
それで儲かっちまうなら文句は言えないが、本当はそういうもんじゃないだろみたいな

0016デフォルトの名無しさん

2014/06/30(月) 20:52:28.04ID:bnSHXbvL

統計的手法も何も、機械学習とは統計のことだ

0017デフォルトの名無しさん

2014/06/30(月) 22:48:04.54ID:f+je3Hmv

お前ら情報学板使えよ

0018デフォルトの名無しさん

2014/07/01(火) 01:08:50.21ID:L/OPur02

統計的手法はそこそこまでしかうまくいかないだろう

0019デフォルトの名無しさん

2014/07/01(火) 06:27:47.60ID:MHELM95w

>>16
ちょっと誤解を生むね。
統計手法も使うが正しいでしょう。

0020デフォルトの名無しさん

2014/07/01(火) 07:00:33.33ID:MHELM95w

>>15
以前より統計手法が幅を利かせるようになってきた。
おそらく、大学等で教えるようになった関係だと思う。
それが良いかどうかではなく、ネットなどのきれいなデータ
しか入手できないことが一つ（数理モデル使いやすい）。
もう一つは、論文にならないと業績にならないから、数理
モデル（統計など）に頼るため。
、論文にならない

0021デフォルトの名無しさん

2014/07/01(火) 09:45:53.84ID:/ObbDjB8

>>19
一見、質素なアルゴリズムでも、機械学習であれば必ず統計学的根拠があるんだよ。

0022デフォルトの名無しさん

2014/07/01(火) 09:52:53.97ID:Gwx7WEQO

それを機械学数＝統計と言いたいなら、それは勝手。

0023デフォルトの名無しさん

2014/07/01(火) 10:00:01.13ID:/ObbDjB8

方程式に一意の厳密解が存在しない場合は、統計学的手法で仮説を立てるしかないじゃん。

0024デフォルトの名無しさん

2014/07/01(火) 11:07:29.22ID:WYvoT/3S

統計というより、確率論に根差しているだろうな。

0025デフォルトの名無しさん

2014/07/01(火) 13:02:12.19ID:/ObbDjB8

確率論って統計だけど

0026デフォルトの名無しさん

2014/07/01(火) 17:17:47.91ID:WYvoT/3S

確率は統計だけではなく
確率論と統計学が結びついて推測統計が生まれている。
確率論は統計だけでなく様々な世界に応用されている。
情報エントロピーが統計かというと、統計的にも考えることができる
だけで別に統計学というわけではない。しかし機械学習では昔から
使用されている。
機械学習自体は学問が目的ではないが、大学ではそうなってしまう
だろう。

0027デフォルトの名無しさん

2014/07/01(火) 17:40:43.54ID:WYvoT/3S

>>25
確率・統計が専門分野でないと思われるので
次のリンクのような資料なら、イメージつかんでいただけるのかと思う。
http://www.suri.cs.okayama-u.ac.jp/~kanatani/article/probstatguide.pdf

0028デフォルトの名無しさん

2014/07/01(火) 22:05:26.49ID:4Lh6wbTK

>>27
確率的な物理現象は存在しないっていうのは嘘だが、確率と統計は一緒に教わってるから特に区別する必要性を感じたことはなかったな。

0029デフォルトの名無しさん

2014/07/01(火) 23:34:39.80ID:6vkpmL6l

>>28
統計が目的であれば、確率論のうち、統計で必要とされる
部分だけを学ぶので、それは当然の帰結。

0030デフォルトの名無しさん

2014/07/02(水) 22:12:22.34ID:lcx7YinN

量子力学は確率が目的だが特に区別したことない

0031デフォルトの名無しさん

2014/07/05(土) 20:06:18.08ID:PDgdEPrp

word2vecとdeep learningって別に関係無いよね？
word2vecの前身にrecurrent neural networkが使われてたってだけで
現在のword2vecの実装はロジスティック回帰ベースのものになってるし

0032デフォルトの名無しさん

2014/07/07(月) 17:08:53.19ID:6CUPqjqe

jubatusのrecommenderはアンカーグラフ実装してねぇのかよマジ糞だな

0033デフォルトの名無しさん

2014/07/09(水) 06:55:14.41ID:oOFgi5QT

ベイズ更新って生成モデルじゃないと使えないよね？

0034デフォルトの名無しさん

2014/07/11(金) 00:07:26.55ID:Gkw7Pi8j

PARAFACモデルの説明に座標系の回転に関する不定性を有しないと書いてあるのですがそれは回転しても回転しなくても結果は変わらないってことなのでしょうか？
解釈しやすいように回転を加えてもいいのでしょうか

0035デフォルトの名無しさん

2014/07/11(金) 08:26:13.87ID:ifGpSMFq

>>34
数学版のRスレッドに書き込んでる人？

0036デフォルトの名無しさん

2014/07/11(金) 11:15:39.14ID:C7sM/QFr

はい。
ただRの質問ではないためここに書き込みました

0037デフォルトの名無しさん

2014/07/17(木) 21:10:56.14ID:BNJJix8k

学習が進むごとに使用される次元が減っていくアルゴリズムない？

0038デフォルトの名無しさん

2014/07/18(金) 02:33:53.92ID:hH6byO/W

>>37
L1正則化とSGDを組み合わせるとか
http://blog.unnono.net/2010/02/l1-sgd.html

0039デフォルトの名無しさん

2014/07/18(金) 08:52:01.21ID:hH6byO/W

普通にL1正則化のFOBOSでいい気がしてきた

0040デフォルトの名無しさん

2014/08/02(土) 21:30:52.01ID:/qujBAJ4

NNのバックプロパゲーションをとりあえず作ってみたんですけど、
中間層の深さとかニューロンの数とか、そういうパラメータってどういう基準で決めたらいいんでしょうか？

0041デフォルトの名無しさん

2014/08/05(火) 14:02:24.80ID:/qJaiIII

笹井さんの弔い合戦や、日経なんて消えてなくなれ。S発射ーーーーーー！

0042デフォルトの名無しさん

2014/08/06(水) 21:14:57.02ID:cXwK7sUI

>>40
データから学習できないパラメータ（ハイパーパラメータという）は
クロスバリデーションとグリッドサーチで決めるというのが定石
ただしモデル評価時にハイパーパラメータ探索時と同じデータを使ってしまうと過学習するかもしれない

0043デフォルトの名無しさん

2014/08/07(木) 00:04:56.85ID:9CasQhAP

>>42
なるほど。ハイパーパラメータも機械学習で決めるわけですね。
しかし、計算時間がえらいことになりそうだ・・・。

0044デフォルトの名無しさん

2014/08/07(木) 17:50:48.87ID:pSjuUDQ9

>>43
どこを読むとそう理解できるんだ？

0045デフォルトの名無しさん

2014/08/08(金) 08:19:45.32ID:nJEyrMWC

>>44
グリッドサーチって、総当り的に試すっていう手法だと思ったんですけど違いますか？

0046デフォルトの名無しさん

2014/08/08(金) 17:55:19.04ID:EJLhYX8C

まぁ結局はハイパーパラメータもデータから学習させてしまう
という意味では間違いじゃないかと

0047デフォルトの名無しさん

2014/08/08(金) 17:56:32.58ID:EJLhYX8C

曖昧だったので訂正
×間違いじゃない
○間違いとはいえない

0048デフォルトの名無しさん

2014/08/08(金) 23:21:03.46ID:0RLXnAM8

最も使いやすい言語/ライブラリは　R　？

0049デフォルトの名無しさん

2014/08/09(土) 04:45:08.40ID:DjBMUpts

最近はpythonも流行ってるね
特にディープラーニング界隈

0050デフォルトの名無しさん

2014/08/09(土) 05:57:53.67ID:cm5mVcQg

言語より拡張モジュールの性能、使いやすさだろ。

0051デフォルトの名無しさん

2014/08/09(土) 07:44:59.13ID:nLPOsotQ

今、Rに比べてPythonじゃないとできないことってあるのかな

0052デフォルトの名無しさん

2014/08/09(土) 18:55:54.95ID:nyLka+AS

『われ敗れたり』（米長邦雄著）『ボナンザVS勝負脳』（保木邦仁、渡辺明著）
http://www.nikkeibp.co.jp/article/growth/20130802/360343/?P=1

0053デフォルトの名無しさん

2014/08/09(土) 19:49:22.12ID:l2WdSHx9

【動物】外へ出たネコはどこへ行くのか？　1000匹のデータから解明するプロジェクト [8/8]
http://daily.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1407513849/

0054デフォルトの名無しさん

2014/08/09(土) 22:06:00.41ID:Ab4q3STk

機械学習で、ソートのアルゴリズムを人間が考えたものより改善できるでしょうか？

0055デフォルトの名無しさん

2014/08/10(日) 13:37:13.26ID:NMtGnpLo

改善とは？

0056デフォルトの名無しさん

2014/08/10(日) 14:36:14.55ID:vHA1jMYS

SFか

0057デフォルトの名無しさん

2014/08/10(日) 23:24:09.60ID:Y8CpSJq3

>>54
データを特定すれば、それについてだけは高速化はあると思うが
それ以外に適用できないだろうから、利用価値は高くないだろうね。

ちなみに、本格的なソートプログラムは、データにより自動で
アルゴリズムを変えるような仕組みで高速化が図られているよ。

0058デフォルトの名無しさん

2014/08/12(火) 03:17:07.74ID:ZSjG8L1B

ここで聞くべきかわからないが質問させてくれ。
学ぶためのキーワード的なものを教えてほしい。
今までJavaで自力でゴリゴリプログラムを書いていたんだが、いい加減世に出回ってるものを使おうと思って色々調べていた。
そこで、SparkというHadoopの上位互換みたいなものがあるらしく使ってみようと思って落としてみたんだが、
Documentation見ても使い方がさっぱり分からん。
そもそもHadoopを全く使ったことがない上に、ライブラリとかもApachecommonsのMathくらいしか使ったことない。
そのため、Sparkがどんなものかもあんまり理解できていない。。IDEに突っ込んだらそのクラスが使えるような外部ライブラリ的なものではないのか？
そこで文頭に戻るが、そもそも何から勉強すればいいのか分からないので、キーワード的なものを教えてほしい。
それをググったり本を探したりして学んでみるつもりなので。

0059デフォルトの名無しさん

2014/08/12(火) 03:22:43.55ID:SdMH8q09

馬鹿には無理

0060デフォルトの名無しさん

2014/08/12(火) 06:07:53.85ID:x15U6ZTp

ここで聞くべき話ではないね

0061デフォルトの名無しさん

2014/08/14(木) 01:07:25.18ID:q1H0Af2x

>>58
amazonで「機械学習」で検索して出てきた本を１０冊ぐらい買いまくれ
ただし
「パターン認識と機械学習」（通称PRML）
「統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―」
この二つだけはやめておけ

0062デフォルトの名無しさん

2014/08/14(木) 04:19:36.79ID:tw7DkFhU

>>58
カルマンニューロ法を先に勉強しなされ
第三世代と第二世代のミッシングリングだ

0063デフォルトの名無しさん

2014/08/22(金) 21:30:17.18ID:wB2SrjRz

使えって上から命令されない限り、まなぶ必要のないもの

0064デフォルトの名無しさん

2014/08/22(金) 21:57:03.28ID:tz1SyhmE

学習能力と意欲が機械未満って事ですか？

0065デフォルトの名無しさん

2014/08/23(土) 00:12:50.33ID:rS5gMmQG

IBMがまた何か作ったみたいだけど

0066デフォルトの名無しさん

2014/08/23(土) 01:10:53.87ID:0A4fPJIR

>>63
ぶっちゃけ研究者にでもならない限りパッケージの使い方以上のことを勉強する必要はない
PRML勉強会とか開いてる奴らは箔をつけたいだけだから
データの前処理が効率的に行えるようにperlでも勉強した方が100倍役に立つよ

0067デフォルトの名無しさん

2014/08/26(火) 00:57:41.01ID:HceknJsN

今から覚えるとしたら
maxima と R のどちらがお勧め？

0068デフォルトの名無しさん

2014/08/26(火) 01:02:47.42ID:6Y3Z5P79

>>67
python

0069デフォルトの名無しさん

2014/08/26(火) 14:09:07.33ID:B98QovzZ

>>67
Rでいいよ
pythonは物好きが使う

0070デフォルトの名無しさん

2014/08/26(火) 14:37:33.56ID:SGyrz07w

>>67
この辺でも参照しとけ
ttp://readwrite.jp/archives/2534
ttp://hennohito.cocolog-nifty.com/blog/2013/12/ruby-matlab-r-p.html
ttp://chezou.wordpress.com/2014/01/18/科学計算における均質化、あるいはなぜpythonが着実/

007167

2014/08/26(火) 15:53:40.51ID:uHaNdHKI

>>68ｰ70
レス、ありがとうございます。m( _ _ )m

ちょこっとしたサンプリングでテストして
本番では自作のライブラリで行う、
というスタイルなら、Rとpythonのどっちが良いのだろう？

（ちなみに、C/C++とJavaで高速化のための機械学習の
自作ライブラリがあるし、必要に応じて作成するくらいは出来る）

心はややpythonに揺れてます。

0072デフォルトの名無しさん

2014/08/26(火) 16:04:57.92ID:JJIhhHvk

>>71
使うデータによる。webのクロールとか画像ぶち込むなら
python有利

0073デフォルトの名無しさん

2014/08/26(火) 17:07:37.69ID:3s20pOrE

>>71
Cとかのプログラミングができるなら、
pythonのほうがいいんじゃね？

それほど敷居高く無いだろうし。

0074デフォルトの名無しさん

2014/08/26(火) 19:55:35.39ID:YfiVBpmi

Rのほうが研究よりでPythonは実用向けと聞いたことがあるような
ほんとかな？

0075デフォルトの名無しさん

2014/08/26(火) 20:36:57.08ID:AL26taMW

統計処理はＲのほうが有利と聞いてるが

0076デフォルトの名無しさん

2014/08/26(火) 20:39:02.78ID:blvMC+5x

具体的に何が有利かを調べて書いて呉

007767

2014/08/26(火) 21:56:08.84ID:GHlHEtOD

目的が手法のテストと、データのプロッティングなので
比較検討した結果、どちらも同じような機能を提供していたので
簡単そうな python を掘ることにしました。

レスを頂いた皆様の御助力、ありがとうございました。
m(_ _)m

0078デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 01:42:13.93ID:SAfS5G3A

最近色々調べてる。
Rを使ってて(Pythonも簡単なプログラムは組める。)
randomForestとh2oとcaretを試してるところ。

色々調べるとチューニングする方法が良くわからない。
ramdomForestパッケージにはtuneRFと数調節でチューニングする方法をネット上でみつけて
その方法を試してみる予定。

caretの方もネット上でチューニングする方法が記載されてるサイトがあって
そこの真似したらちょっと予想精度があがった。
しかし本当にその方法が良いのか良くわからない。
パラメーターの検索範囲をグリッドであたえてるんだけど
その与え方がトライアンドエラーで、グラフで可視化して
このあたりが良さげってところを選んでやってみた。

ようはチューニングする方法が良くわからない。

良いサイトあったら教えてください。
あるいは良い本があれば教えて欲しい。

caret 等パラメーターの決め方
http://tjo.hatenablog.com/entry/2013/09/02/190449

caret本家のパラメータチューニング関係の文書
http://topepo.github.io/caret/training.html

0079デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 01:47:01.05ID:ocWpZBHt

GUI必要ならMATLABになんのかな？
てかこの前久し振りにmathworksのホムペみたら個人向けにはかなりお安くなってたのね
本体一万ちょいとか数年前までだったらありえんよな

0080デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 01:47:27.93ID:SAfS5G3A

いろいろ調べたら
RandomForestが性能良いっていうサイトがいくつかみつかった。
Deep Learningがコンテストでブッチギリっていうサイトがいくつかみつかった。

向き不向きがあるんだろうけど、どっちが性能良いことになってるの？

gbmが良いっていうサイトもあったし。例としてはsvmを使ったものが多い。

irisデータでやってる範囲ではあまり差がないんだけど
性能一番良いのはDeep Learningで良いのかな？

ようなどの手法が今一番性能良いことになってる？
向き不向きについても知りたい。知ってる人いたら教えてください。

0081デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 01:52:55.52ID:SAfS5G3A

計算結果がでてくるってことでブラックボックスとして
あつかってしまってる。

原理を詳しく知ってた方が、特徴(向き、不向きとか)とかも理解しやすいだろうし
調節方法についても理解しやすいとか、上手く調節できそうな気がしてます。

原理がわかりやすく解説されてるサイトとか
文献とか教えてください。

特に知りたいのは、RandomForest, Deep Learning, SVM, GBM (ネットでみてて性能良いっていう種類については知りたい)
よろしくお願いします。

0082デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 01:54:29.39ID:SAfS5G3A

>>79
フリーソフトの性能があがってるからじゃないの？
Rの方が良いように思うけどな。
RでもRcmdrとかRStudioとか使えばGUIっぽくなるよ。

速度もRcppつかえば爆速になるし。

Juliaが爆速らしいじゃん。LLVMつかっててJITで動くらしい。

0083デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 02:00:54.08ID:SAfS5G3A

>>67
両方使えた方が良いと思う。
利用先がまったく違うと思う。

Maximaと平行してPython+Sympyも勉強した方が良いと思う。
使い方はほぼ同じ。 Sympyの方がC言語のコード生成の機能が優れてると思う。
(数式を関数にする機能。Fortranにもできたはず。Python関数にもできたかな？)

RもOctave とかScilab, 速度が爆速って噂のあるJuliaとか似たソフトあるので
平行してこれらの使い方を調べると理解しやすいように思う。

機械学習関係で使うなら R と Python+パッケージかな。
Maximaではやりにくいと思う。遅いし機械学習用のパッケージあまり見たことない。
(探せばあるのかもしれんが)

0084デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 05:12:01.16ID:KHfeegfr

>>80
俺の経験上だけどdeep learningは画像データみたいにfeatureベクトルの次元間に強い相関があるような場合
じゃないとそこまで大した性能は出ないよ。
しかもめちゃくちゃ大量にあるハイパーパラメータをどうチューニングするのかでとても頭を悩ませる。
なので仕事で使うときは結局random forestばっか使ってるよ。
random forestはあんまハイパーパラメータチューニングしなくてもそこそこ性能出ちゃうし
OOBエラーとかvariable importanceとか出せて使い勝手いいし

008567

2014/08/27(水) 12:01:31.56ID:FYiSOLH5

レス、ありがとうございます。m( _ _ )m
参考にさせて頂きます

0086デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 13:13:34.28ID:X+IJGqth

>>84
情報ありがとうございます。
OOBエラーってのは知らないワードなので調べて勉強します。
Deep Learning最強じゃないんですね。
Deep Learningのチューニング方も調べなおしてみます。そんなにパラメーター多いんだ。

random forest はツリーの数ともういっこのパラメーターが重要で、tuneRF ( RのrandomForestパッケージの関数) 使うとチュウニーングできる的なこと書いてあるサイトありました。

random forestのチューニングは、この2つのパラメータ調整だけで良いものなんでしょうか？

0087デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 15:24:56.03ID:imWdWAeC

機械学習使って逆アセンブルする研究ない？

0088デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 15:51:13.75ID:KHfeegfr

>>86
deep learningは現時点では最強に近い手法かもしれないが得意不得意がある
不得意な分野だと誤識別率10%が9.5%になったとか、そんなレベルでしか改善されない
だったら0.5%は捨ててもっと使いやすい手法を使ったほうがよい

あとdeep learningのハイパーパラメータチューニングはグリッドサーチよりランダムサンプリングがよいという話がある
http://conditional.github.io/blog/2013/09/22/practical-recommendations-for-gradient-based-training-of-deep-architectures/
しかし既存のパッケージには実装されてないのでランダムサンプリング部分は自分で書く必要がある

random forestはtuneRFでチューニングするだけでいいよ
ていうか一つの手法にこだわるより複数の手法を試して、場合によっては多数決とかしたほうがよい

0089デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 16:41:22.81ID:imWdWAeC

コンボリューションニューラルネットのほうがdeeplearningより上

009067

2014/08/27(水) 17:02:26.10ID:VLjqI4g4

Maximaとsympyの使い分けがよく分からない…
CGIにおける、PerlとRubyとPythonの使い分けみたいなものか？

0091デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 17:13:58.71ID:JWD8sD13

>>88
情報ありがとうございます。
deep learningはランダムサンプリングの方が良いのですね。
caretパッケージはどうやってチューニングすることになってるのか確認してみます。

randomForestの方もtuneRFとツリー数でチューニングしてみます。

現在使い方とチューニング方法を調べてる段階で小さいデータにしか試してない段階です。

ありがとうございます。

0092デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 17:14:49.68ID:JWD8sD13

>>89
それも調べてみます。Rのパッケージになってるかな？
caretのなかに手法としてはいってればテストしやすいんだけど。

0093デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 17:19:00.03ID:JWD8sD13

>>90
基本的に同じ用途のソフトだけど、
希望の操作がむつかしかったり、希望のかたちにもっていくのが
やりにくかったりしたら、もうかたほうでやるとすんなりできたりする。

理解も似たソフト複数勉強した方かわかりやすような気がしてる。
ちょうど外国語複数勉強した方がわかりやすいとか聞くよね。
似てるから基本部分は、2つ使い方調べたり勉強すのは手間2倍よりずっと少ない手間ですむ。

Maximaの方が自然な書き方できるような印象がある。
SympyはC言語のソース出力機能が優れてると思う。

0094デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 17:33:09.76ID:JWD8sD13

>>88
色々な手法の多数決もやってみます。
情報ありがとうございます。

0095デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 17:45:05.39ID:lYE35cZB

結局何もやらないという事なんだろうな…

0096デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 18:06:54.93ID:JWD8sD13

>>95
失礼だna。
randomForestと、svmはなんとかチューニングのやり方は調べて最適かどうかは別にして精度あげることはできるようになってる。
あと1つチューニングある程度できる手法ができたら多数決できる。

0097デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 18:14:18.39ID:ocWpZBHt

>>95
自分で調べもせずに聞くだけ聞きまくる奴に限って結局は何もしないんだよな
これまでの歴史が物語っている

0098デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 18:26:41.61ID:JWD8sD13

>>97
一応調べまくって、サンプルデータでは
まがりなりにも認識率あげれるとこまできたんだけどな。

その方法よりもっと良い方法があるのか知りたいんだよね。
チューニングに関する情報ネット検索してもあまりヒットしないんだよね。

0099デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 18:33:07.05ID:JWD8sD13

>>89
色々 Convolutional Neural Network でネット検索した。
まず Convolutional Convolutional Neural Network がどんなものかも理解できてないんだけど、
優勝したのは deep Convolutional Neural Network になってた。
deep learning パッケージってのは Convolutional Neural Network を使ってるものなの？
deep learningにもいろいろあって、その中の Convolutional Neural Network を使った手法でコンテストかなんかで優勝したってこと？

最近試してdeep learningができそうなのは Rのcaretパッケージとh2oパッケージなんだけど。
これらはどんな Neural Network をつかってるのか知ってたら教えて。

caretパッケージの手法一覧には Convolutional っていう文字はないんだよね。
http://topepo.github.io/caret/modelList.html

0100デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 18:36:25.37ID:JWD8sD13

>>97
詳しそうな君。
中身を理解せずにブラックボッスとして使うのは良くないと思うんだよね。
基礎がわかりやすい本とか、ウェブサイト知ってたら教えて。

0101デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 22:41:58.25ID:u9z4TXud

Conv netも多層であればdeep learningに含まれる。そもそもDeep learningにはモデルが多層である事以外に明確な定義はないから89のコメントはあまり意味がない。

Conv netは画像の特徴量の位置不変性をたたみ込みによって実現している。実装例はTheanoのdeep learning tutorialが参考になると思う。Theanoのたたみ込み関数を利用している。画像以外のデータなら役に立たないかもしれない。

0102デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 22:46:44.07ID:sWLZW0su

中身の動作を詳しく知らずに使うものは多数あるだろ。概念と結果だけでいい。

0103デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 23:01:23.84ID:WL61mMtp

deeplearningよりＣＢＮのほうがずっと古いし、他にも多層のニューラルネットはdeeplearning以前からあるぞ

0104デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 23:04:05.37ID:dkbFeeKd

中身を知らずに使うってのがどこまで許されるのかは状況に依存する。
例えばただテレビを見るだけなら、
電磁気と電磁波の振る舞いや放送波のプロトコルやデコードアルゴリズムは知る必要は全くない。
結論：テレビを見るだけのやつは致命的に無知。

0105デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 23:09:34.38ID:KHfeegfr

論文を書く必要がある研究者以外は中身知る必要ないんだよ
それ以外でグダグダ言ってるのはお勉強が無駄になって悲しいガリ勉君のポジショントークだから

0106デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 23:55:19.95ID:0U9cB9lv

>>105
今はブラックボックス状態なんだよね。
これは良くないと思うよ。
原理と仕組みくらいは最低限理解しとくべきだと思うよ。
チューニングするとか使うときにも関係してくると思うけどな。

0107デフォルトの名無しさん

2014/08/27(水) 23:56:10.96ID:0U9cB9lv

>>101
詳しい解説ありがとう！
中々検索してもわからないことを教えてくれる人がいることは
非常にありがたい。

0108デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 01:19:44.71ID:dV0/6Kfi

中身の詳細を知る必要はないけど動作原理を抑えておくと手法を比較検討する時に役立つし、パラメータチューニングのときに直観が働く。流石に原理が全く分からないものは安易に使えない。

あと、確かにConv netは1990年代からある。もっと前だったかも。その時から多層だったんだけど、学習が上手く行くのはたたみ込みで情報を上手く抽出出来たからだという考察が何処かにあった気がする。

対して、一般の多層NNは、RBMやAEによる特徴量抽出によって、誤差が入力層まで伝わらないというBPの問題が解消されて、ある程度実用的に使えるようになった。

最近はmaxoutやReLUなどの、BP誤差が消えにくくなるという活性化関数を使う事で、事前の特徴量抽出無しに多層NNを学習出来るらしい。

0109デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 09:46:16.36ID:VZ7WOW4q

CBNは20年前くらいからだ

0110デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 10:41:53.96ID:0Nu3C6qz

>>108
またまた詳しい解説ありがとう。
知らないキーワード満載で検索がいがあるよ。
ありがとう！

0111デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 10:43:12.95ID:0Nu3C6qz

前のスレも読んでみたんだけど、Maximaで機械学習してる猛者がいるみたいだね。
式とか原理を理解してるんだろうな。
Maximaに機械学習用のパッケージないよね。

0112デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 11:01:02.70ID:kOJtqPYB

拡張モジュール追加可能

Maximaの拡張モジュール(渡辺吉田理論の実装)
http://technodeal.co.jp/p.html?p=MATH-2

0113デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 11:55:46.84ID:0Nu3C6qz

>>112
ネット検索ちょっとしてみたけど、機械学習用の拡張モジュールもヒットしてなかったよ。
公開されてる機械学習用の拡張モジュールある？

0114デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 13:02:35.60ID:kOJtqPYB

>>113
初期装備だけで、特異値分解はできるようだが。
あとMaximaでロード可能かしらないが、Lispの機械学習ライブラリ。

load(lapack);
load(eigensys);
m: matrix([0.123,0.456,0.789],[0.456,0.789,0],[0.789,0,0]);
dgeev(m,true,true);
dgesvd(m,true,true);
http://ynomura.dip.jp/archives/2009/02/9.html
http://highmt.exblog.jp/14099221

Common Lisp Machine Learning Library
https://github.com/mathematical-systems/clml

0115デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 18:05:16.38ID:0Nu3C6qz

>>114
それだとMaximaで機械学習してることにならないじゃん。
原理と数式を把握してて、Maximaで処理系を書いてる猛者じゃないのか？

0116デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 18:20:54.49ID:GNoNGU2t

マゾかよ

0117デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 18:34:36.35ID:0Nu3C6qz

http://sacsis.hpcc.jp/2013/files/sacsis2013_ml_okanohara.pdf

を読んでみた。手法よりデータ量の方が賢い判別にきくって書いてんね。

0118デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 18:37:27.00ID:0Nu3C6qz

原理、しくみを求めてネット検索してみた。

http://tjo.hatenablog.com/category/%E7%B3%9E%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E3%81%A7%E9%A0%91%E5%BC%B5%E3%82%8B%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA

や、ここからのリンク先に自分でソフトを書いてみるリンクがあって
ここを良く読めば俺みたいな機械学習に関係ない勉強しかしてきてない者でも理解しやすそうな文書になってた。

ド素人がわかりやすい原理や仕組みを説明した資料とかサイトとか動画知ってたら教えてください。
英語の動画でも良いので。

0119デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 18:54:56.65ID:0Nu3C6qz

0120デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 19:21:39.21ID:0Nu3C6qz

今stanford の動画を30分程みたけど、最初のビデオの最初の30分は見る必要ないな。
プログラム課題もでるみたいで MatlabかOctaveでやるらしい。
Matlab持ってないからOctaveでやろう。どこまで見れるかな。

もうちょい短かい簡単な良いビデオ知ってる人がいたら教えて下さい。
ちょっと長すぎるな、このビデオ。有り難いけど。

0121デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 22:05:22.62ID:9dseui6f

色々上の動画の資料を探してて
上の動画の資料をみつけた。
http://cs229.stanford.edu/materials.html
しかしエクセサイズの答と問題のpdfファイルのリンクが切れてた。
さらに探すと以下を発見。こっちの方がわかりやすいかも。
http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning

0122デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 22:24:52.93ID:vhjMe5hX

>>117
それはそうだよね。
データ量が少ないから面倒な数学を使って推定するわけだから。
大数の法則。
データマイニングが統計に比べて数学的に優しくて済むのは、
データ量が大量にあると仮定するから。
ところが逆に、大量にあることにより、統計ではすべて有意になってしまう
場合があり、意思決定としては、どっちを採用したらよいか悩むことにもなる。
そこで距離のような考えも導入される。
まあ、いろいろあら～ね、ということですね。

0123デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 22:44:40.76ID:9dseui6f

>>122
情報ありがとうございます。
データが大きければ、また別のデメリットが発生するようですね。
またネット検索してみます。
先にスタンフォードの動画を頑張って耐えれる範囲でみてみる予定。

*** その他スタンフォード動画の補助資料URL情報
1つめのスタンフォードの動画の01:02:00 すぎにあらわれるMatlabコードでネット検索したら
良いサイトみつけました。
http://www.holehouse.org/mlclass/index.html
http://stackoverflow.com/questions/20414667/cocktail-party-algorithm-svd-implementation-in-one-line-of-code

0124デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 22:46:40.15ID:wWKXD6ik

機械学習は幅ひろい。まんべんなく知ってることはなく、やる必要・目的があったら調べて使えればいい。

0125デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 22:52:24.95ID:9dseui6f

>>124
チューニングしたくて色々調べたのですが、
チューニングのパラメータ選びがいきあたりばったり。
ネット検索した例をみても、その範囲でなぜやってるのかとか
調整方法について理解しにくかったんです。

機械学習ソフトをブラックボックス的にあつかって、データの与え方
パラメーター調節に使う関数の使い方を知ってるだけに限界を感じました。

まったく基礎もなにもないので、基礎を勉強してしくみがわかれば、パラメーター調節とか
どの手法を使うべきとかが理解しやすくなるんじゃないかと言うことで
基礎を勉強したくなりました。

もっとボリュームが少なく、基礎的なことがまとまってる、初心者にもわかりやすいサイトとか動画知りませんか？
量がおおすぎるんですよね今見ようとしてる動画は。

0126デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 23:00:04.99ID:wWKXD6ik

具体的なチューニング内容はたとえばどんなの?

0127デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 23:17:17.98ID:9dseui6f

>>126
最近やったのは(というか最近、機械学習のパッケージをさわりはじめた初心者)
Rのcaretパケージを使ってSVMとgbmを使った手法のチューニング説明のサル真似と、
caretを使ってディープラーニングする時のチューニング手法サルマネです。

一番最近やってる途中のサルマネはcaretを使ってのgbmで、動画が以下

https://www.youtube.com/watch?v=7Jbb2ItbTC4
その資料が以下です。
http://static.squarespace.com/static/51156277e4b0b8b2ffe11c00/t/5310d223e4b0d21c529a0814/1393611299730/webinar.pdf

パラメータ、その他のチューニング方法の設定がどうきめられてるのかわかりません。
もし他の問題に適用する場合、どうそれらを設定したら良いのかまったくわかりません。

0128デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 23:17:20.31ID:vhjMe5hX

>>123
これは非常に重要なポイントなんですよ。
たとえば、なぜ平均値を推定するか、それはデータが少ないから、信頼できる値が確率的に
しか得られない。
もし、データが恐ろし大きければ、推定すらいらなくなる。平均値の推定値でなく平均値が得られる。
データマイニングの一番の基本と醍醐味はここにあります。
言い換えれば、使い方により、難しい数学にとらわれずに、データを観察することができる。
要はわかりやすく、統計解析の素人でもわかるというアプローチが考えられるんです。
勿論、すべてそういう上手く行くわけではなく、かんがえの基本ですけど。
判別の場合、それが統計的に厳密な結果を必要とされるのか、そうでないのかにより
取るべき手法は変わりますが、大容量データでも分けてゆくと小さくなってしまうことになります。
こういった場合、データ量が多い部分は、エイヤーの手法で分け、小さくなったら信頼性との
関係で、分布を仮定する統計手法を使うとか、いろいろ考えられます。
実務上では、業務のルールや法律上の決まりから、恣意的に強制的に分割をかける必要も
出てきますし、分析過程で入れてはいけない変数（説明は省略しますが）などがあります。
勝負は、多くが手法以外のところにあるんですよ。
ネットのデータや、計測データなどではそういうのはないですけど。

0129デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 23:19:49.06ID:9dseui6f

>>128
良い情報ありがとうございます。
非常に良いことを教えてもらって非常に得した気分です。
ありがとうございました！

0130デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 23:24:55.91ID:vhjMe5hX

そういってもらえると、私も得した気分。
年数だけが長いもので

0131デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 23:29:42.24ID:9dseui6f

>>126
その前にやったのがRのcaretパッケージを使ってのSVMの調節でした。
girdをデフォルトオプションじゃなく与えることによって
結果の精度は良くなったのですが、トライアンドエラーで
適当にパラメーター決めて学習させて。
学習結果をグラフでみて、このあたりかなっていう範囲をgirdで与えて学習を繰替えして、ちょっと精度良くなりました。

非常に適当な調整方法でした。

お手本のサイトから、その調整方法の範囲をどう決めてるのかわからなかった。(多分書いてなかったと思います。)
SVMのパラメーターもちょっとマシな調整方法についても知りたいと思ってます。

あと同じグリッドをあたえて調節しても、採用されるパラメータが異なってました。(乱数要素があるためだと思うのですが。)

素人の適当な調整方法じゃなく、もうちょっとマシな調整できるようになりたいのですが、どうするのが良いのでしょうか？

0132デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 23:30:43.23ID:9dseui6f

>>130
本当にありがとうございます。
ネット検索してもそういう重要な記述みたことなかったので
本当に教えていただけて良かったです。
今後ともよろしくお願い致します。

0133デフォルトの名無しさん

2014/08/28(木) 23:33:20.99ID:9dseui6f

>>126
その前がrandomForestで、それに関してはパラメーターの決定方法について説明があったし
そのパラーメータ調節の方法についても詳しく書いてあったので
わかりやすかったです。

ただ、内容がわかってなくてブラックボックス状態で使うのは良くないってのを
分野はまったく違うのですが何度か経験してて、基礎はおさえておきたいって考えてます。

0134デフォルトの名無しさん

2014/08/29(金) 11:46:25.59ID:i2NI57Uz

word2vecって極限まで次元を減らすっていうアルゴリズムだろ
一次元じゃだめなのかね？

0135デフォルトの名無しさん

2014/08/29(金) 11:50:22.03ID:nAYg79ey

一次元でもいいが、多次元のほうが正確に分類できる。

0136デフォルトの名無しさん

2014/08/29(金) 17:53:18.07ID:i2NI57Uz

正確とは？
次元は低ければ低いほど良いのでは？

0137デフォルトの名無しさん

2014/08/29(金) 17:57:14.83ID:nAYg79ey

一次元より二次元。横軸(一次元)しか判断基準がなければ、次のブロックは同一となる。

たとえば

□□□

と

□□□
□□□

と

□
□□
□□□

0138デフォルトの名無しさん

2014/08/29(金) 18:06:43.01ID:JF5lqIUA

例えば株に勝つ機械学習で良いのは何？
ま、可変パラメータを全て与えられたら正解に近いものがぇるんだろうけど

0139デフォルトの名無しさん

2014/08/29(金) 18:16:32.37ID:oJ439gwE

>>138
過去データで検証したら良いじゃん。
プログラムは人がつくってくれてるし、とりあえずデフォの学習で
パラメーター調節なしと
パラメーター調節ありでやってみれば？

0140デフォルトの名無しさん

2014/08/29(金) 20:09:10.40ID:pcfhRnKp

>>138
他人に聞く時点でお前が損害を抱えて
退場する姿が見える

0141デフォルトの名無しさん

2014/08/29(金) 20:33:16.54ID:nAYg79ey

株価予測はランダムウォーク理論によると、
チャート・価格分析では予測不可能(ウィーク型)、
全ての公開情報でも予測不可能(セミストロング型)、
未公開情報も含めた全ての情報でも予測不可能(ストロング型)、
が成立するようだ。
インサイダーとかでも儲けられるとは限らないってのがストロング型で現実でも成り立ってると思われる。

0142デフォルトの名無しさん

2014/08/29(金) 20:38:38.22ID:nAYg79ey

すべての情報があらゆる種類の証券価格に瞬時に反映されるという仮説を「効率的市場仮説」と呼び、資産運用の理論的背景である現代証券投資理論(MPT)はこの仮説を前提にしています。

効率的市場仮説については、証券価格に反映される「利用可能なすべての情報」をどのように考えるかによってウィーク・フォーム、セミストロング・フォーム、ストロング・フォームの3種類の効率性に分けられます。

ウィーク・フォームの効率性は、過去の証券価格の変動と将来の証券価格の変動は独立であるとする「ランダム・ウォーク」の考え方です。

ウィーク・フォームの市場では、チャート分析のように過去の価格情報に基づく分析だけでは市場を継続的に上回る投資を行うことはできないことになります。

セミストロング・フォームの効率性は、過去の価格情報だけでなく、公表されているすべての情報が証券価格に織り込まれているという考え方です。

セミストロング・フォームの市場では、価格情報や公表情報を活用することによってだけでは市場を継続的に上回る投資を行うことはできないことになります。

ストロング・フォームの効率性は、価格情報、公表情報に加えて未公開の内部情報もすでに証券価格に織り込まれているという考え方です。

ストロング・フォームの市場では、たとえ内部情報を持っていても市場を継続的に上回る投資を行うことはできないことになります。

http://dictionary.goo.ne.jp/leaf/pension/%E5%8A%B9%E7%8E%87%E7%9A%84%E5%B8%82%E5%A0%B4%E4%BB%AE%E8%AA%AC/m0u/

0143デフォルトの名無しさん

2014/08/29(金) 21:17:56.10ID:zSOx7Ia5

>>137
次元を無限大とすればどんなものも判別できるようになるが、学習の影響力は無限小となる
次元を1とすれば判別力が最小となるが、学習の影響力は最大化される

0144教えてリンク・ジャンプ

2014/08/30(土) 02:32:51.25ID:rXlqw18x

>>93 SympyはC言語のソース出力機能が優れてると思う。

横からですいませんが、Sympy での C言語のソースを出力するコード例を示してもらえますでしょうか。
そのような URL への link だけでも助かります。よろしくお願いします。

Googling してみたのですが見つけられませんでした。

0145デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 02:37:49.75ID:lis/SV3x

http://stackoverflow.com/questions/22665990/optimize-code-generated-by-sympy

0146教えてリンク・ジャンプ

2014/08/30(土) 05:19:17.17ID:rXlqw18x

>>145 さんありがとうごさいました。

from sympy.utilities.codegen import codegen

こんなのが sympy にあるなんて知りませんでした。もう少し、これで遊んでみます。

0147デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 05:59:12.54ID:Mff0sEg0

>>146
本家のマニュアルでは
http://docs.sympy.org/latest/modules/utilities/codegen.html
本家のマニュアルトップ
http://docs.sympy.org/latest/index.html

0148デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 18:10:22.38ID:Mff0sEg0

スタンフォードの動画みかかって止まってるんだけど
http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning
の方が要点まとまってて良さげ。
スタンフォードの講義の動画の方は長すぎる。
先にopenclassroomのをみてからの方が良いように感じた
講義の動画をみるなら。

0149デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 18:27:53.55ID:FDr4RXqe

講義動画より文書のほうがよくないか。

0150デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 18:44:49.58ID:+HjlB5Jq

俺も文書のほうが好きだわ

0151デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 18:57:27.23ID:Mff0sEg0

>>149 >>150
良い文書ある？
スタンフォードの授業の文書をまとめたサイトはあるけど。

0152デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 19:15:13.18ID:FDr4RXqe

講義動画でプログラムとか機械学習が上達できるとおもう根拠がわからん。
実装するとか、手計算するとか、手で式の確認するとかしないと上達できるように思えない。
人によるだろうが。

0153デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 19:16:15.91ID:Mff0sEg0

>>152
基礎としくみを知りたいんだよ。
今はブラックボックス状態だから。上にも書いたけどな
基礎を知りたい理由は。

0154デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 19:20:59.66ID:FDr4RXqe

孫正義とかビル・ゲイツとかの講演・動画みて、
日本一・世界一の経営者になれると思い込むのと同等ではないか。
動画では細部まで解説されてない場合がほとんどだろ。

0155デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 19:35:28.94ID:Mff0sEg0

>>154
最初から文書読むの辛いだろ。
動画だと楽。
文書でも良いのあったら読むけど、お前らもしかして基礎知らんのじゃないのか？
俺と同じブラックボックス状態なんじゃないだろな？

0156デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 19:37:27.89ID:FDr4RXqe

基礎・概略はwikipediaみたほうが速いし確実だし不明な部分は検索したらいい。

0157デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 19:40:49.49ID:Mff0sEg0

>>156
基礎にたちかえろうとしたのはgbmのパラメータ調節例を
他の事例にたいしてサル真似不可能って思ったからなんだけど
どうやってパラメーター調節してる？
パラメーターはデフォ派？

0158デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 20:06:16.21ID:mGD4LW5G

判ってるでしょうけど、そういうビデオと紙ベース資料、どちらも長所短所あるよね。
講義を録画したビデオでは、概要であっても、とくに重要な点を強調してくれることがおおい
特筆すべき点は、論文にはない、さじ加減的なテクニックなどの話が出ることがあるという点
これは、紙ベースではお目にかかれない（ただし、そういう講義が常にあるわけじゃないけどね）。
講義ビデオの場合、学ぶべき詳細は各自が資料として持っているという前提に立っているので
ポイント抑えるにはいいと思う。

私の場合の一番の問題は、スタンフォードで良い講義ビデオがあったとしても、英語がだめだ～～～
あと、この分野で進んでいるヘルシンキ大学なんかだと、ビデオもなさそうだしね。

0159デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 20:32:36.72ID:q03rNkzX

別に好きなほうやりゃいいだろ
子供じゃないんだから勉強法ぐらいてめえで考えろや

0160デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 20:35:02.69ID:tERpCQjM

>>156
wikiは真面目に読んでなかったので読んでみた。
確かにわかりやすい。スタンフォードの動画でみた分ともかぶってる部分があって良かった。
情報ありがとう。

>>158
基礎は勉強しだしたところ。
ブラックボックス状態で使うのは良くないって過去の経験則から。
ブラックボックス状態でも使える状態の方が使えないよりは格段にマシだけど。

過去の経験からすると文書はしんどい。動画は楽。
英語はあまり得意ではないけど、あの程度の英語であればだいたいの内容は理解できるから。
日本語の動画のほうがありがたいけど。

文書でも読みやすいわかりやすい文書あれば読みたいけど、みつけれてないから。
良い文書があれば教えて欲しい。

先にブラックボックス状態でもある程度使える状態になってから基礎勉強するとわかりやすいような気がする。
順序逆だけど。

論文は今のところ調べる予定はない。実際にやってみて調節が必要で、それを工夫すべきってなったら調べるかもしれないけど。

0161デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 21:12:44.68ID:ruSnJNq/

>>160
Wikipedia を Wiki と略さない方が良いよ。それぞれは意味を持っているので。

0162デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 21:23:22.24ID:S580Lbg2

>>161
それはそうだけど。細かいね。

0163デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 21:56:15.16ID:S580Lbg2

他のopencourseをみてたら deep learningのコースもあった。
http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=ufldl

gdbの動画もunixのなかにあって、つかってない便利なコマンドを知れて良い内容だった。
機械学習とはあまり関係ないけど。

0164デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 21:57:55.07ID:S580Lbg2

algebra oneにも機械学習に関係ありそうなのが含まれてた。
http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=algebraOne

0165デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 22:12:03.24ID:Q3qTtKXI

>>162
他の人の活動に敬意を表しないやつはたいてい使い物にならないから

0166デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 22:26:32.16ID:q03rNkzX

おまえも敬意あらわしてないもんな

0167デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 22:45:43.95ID:7sMHTWUn

>>165
批判ばっかしてないで、
良い方法しってるのならアドバイスしてくれよ。
今みてる動画より良い資料あるなら教えるとかさ。

上げあしとりと批判ばっかじゃん。

俺は資料を求めたけどだれも教えてくれないから調べて
良いと思うリンクはってんじゃん。

勉強の状態も、調べたチューニング方法に関するリンクもはったよ。

俺の方法がマズイとはもっと良い方法知ってるなら教えてくれよ。
批判と上げあしとりだけはウザいよ。

0168デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 22:55:26.99ID:FDr4RXqe

おまえがより具体的なやりたいこと、サンプルデータなどアップしたらより詳しくレスできるが。
機械学習全般で、統一的なパラメータ設定法などないだろう。

0169デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 23:01:54.78ID:NywSp5AB

急に加速したな

0170デフォルトの名無しさん

2014/08/30(土) 23:13:49.65ID:7sMHTWUn

>>168
今調節方法をマスターしたいのはgbmとdeeplearning。
調整方法を解説した資料みたけど、そのままのサルマネは可能だが
他のデータへの適用は無理な状態。

あとsvmのパラメータ調節も適当にグリッドきって、その結果をグラフにして
次のパラメターふる範囲をきめてる。最初のパラメータ調節範囲の決めかたもよくわからんし
この方法が普通なのかもわからない。
手本にしたサイトには、パラメータ調節範囲をなぜその範囲にしたのか説明がなかった。

randomForestはパラメータ調節の設定方法が詳しく書かれているので
他のデータにも同じサルマネでパラメーター調節できそう。

0171デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 01:33:23.73ID:25o32kyD

この議論は進まんな

0172デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 01:54:21.77ID:IHvb2qNL

このスレは流行に乗りたいど素人ばかりだからな

0173デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 03:38:38.85ID:4Dleen0X

再現できない講演(論文)はインチキですね
判ります

0174デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 07:12:07.20ID:3UDV1h2K

勉強のしかた、仕事の進め方を学ぶ必要がある

0175デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 07:29:19.68ID:eNAZT+RQ

パッケージの使い方だけ覚えた素人こそがコスパ高い生き方
それ以上の存在は仕事では必要とされてない

0176デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 08:46:38.24ID:nryJuwEP

>>173
ソースコードが公開されていない論文の実験結果は基本眉唾
研究者が一人でシコシコ実装してテストもレビューもされていないだろうコードが
バグなく正しく実装されているなんて信じる方が間抜け

0177デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 10:14:44.63ID:ZILjAy1M

>>174 >>175
チューニングはどうしてんの？
デフォルトパラメーターでチューニングはしない派？

0178デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 10:25:57.48ID:nryJuwEP

適当に何通りか振ってクロスバリデーションでもすりゃ十分だろ

0179デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 10:34:27.43ID:ZILjAy1M

>>178
パラメーターのふる範囲も適当なら
完全に機械学習をためしだして1ヶ月たってない俺の適当なやり方と同じだよ。

0180デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 11:16:04.00ID:eNAZT+RQ

>>179
それでいいよ
それ以上のことを学ぶ必要はない

0181デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 11:17:14.65ID:ZILjAy1M

>>180
実は殆どパラメータチューニングしてないだろ。

0182デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 11:26:29.64ID:eNAZT+RQ

>>181
チューニングは経験則だから厳密な理論があるわけじゃない
例えばSVMのハイパーパラメータは対数スケール(0.1, 0.01, 0.001 など)で値を探索してるけど
そうするべき必然性は「いつもそうやってうまくいってる」以上のものは無い

0183デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 11:27:31.35ID:nryJuwEP

研究者で論文書くわけでもないんだろ？それなら適当でいいんじゃね？

パラメータの範囲がずれてたら極大が出なくて端で良くなるだろ。そしたら場所をずらしてやり直せばいい
大幅にずれてて話にならない状況なら、精度そのものがドン底だろうからすぐ分かるだろうし。
あとは応用系の学会論文でもサーベイして似た問題があれば参照して最初の選択で参考にするけど、
それこそノウハウだから一般化はできないんじゃ？って気がするけどな
つか機械学習を実用で使うときって、むしろ生データの前処理のフェーズで勝負が決まっていて
どうやって使いやすい問題に落とし込むかだと思うけどな
パラメータチューニングで真剣に頭ひねらなきゃ動かないアルゴリズムなんて実際の仕事じゃ使わないな
時は金なりだから、時間をかけるならそれに見合った精度向上が欲しいだろ
高度なことやっても結果が微々たる差なら時間＝金の無駄

0184デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 11:37:05.82ID:ZILjAy1M

>>182 >>183
情報ありがとう。
パラメーターチューニングは適当で良いみたいってのがわかってよかった。
それでチューニング例にパラメータふる範囲の決めた根拠が書いてなかったのか。

あとそれ以外の処理も重要なものあるってのも参考になった。

たしかにRのcaretパッケージだと、各種調節する設定方法があって
パラメーターチューニングはその一部なんだよね。

0185教えてリンク・ジャンプ

2014/08/31(日) 11:51:19.40ID:QsGBqLKj

sympy.utilities.codegen をここで教えてもらったので、お礼も兼ねて二つの machine
learning video lecture の紹介をします。

○下の video lecture は初等的過ぎる部分を含み私には合わないが、合う方もいるだろう。
http://www.youtube.com/watch?v=hxmEUAgfZFw&;list=PLFrNWepRa9PMt0CryEsec0Bld12OmWMr9

○下にある video tutorial がよい。Mail address の登録が必要だが、Springer 発行
の教科書までダウンロード可能になるので、登録の価値がある。
https://class.stanford.edu/accounts/login?next=/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/progress

Yutube に講義のビデオもあるが、公開ではないようなので、イントロダクション講義のみリンクを貼る。
https://www.youtube.com/watch?v=2wLfFB_6SKI#t=56

この leture は英語の聞き取り訓練にも良い。この lecture video の caption は人間
が手で入力している。殆んど誤りがない。二人が交互に講義しているが、一人はクリア
な喋り方なので NHK英語ニュースが聞ける程度の英語力で十分に聞き取れる。一方の崩
れたしゃべり方をするほうは、普通の口語英語の listening 訓練に良い。

0186デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 12:29:21.70ID:ZILjAy1M

>>185
情報ありがとう。さっそく登録しました。
今Youtube動画みてます。字幕ある方が良いですね。

0187デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 13:16:47.32ID:kY+m/tLd

>>176
なるほろ
一理ある

0188デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 14:34:30.84ID:p/iANmLe

>>183
内容からすると殆どチューニングしない派なんじゃないの？
データの前処理重視派？

0189デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 14:43:11.19ID:0aT2mco7

画像のグレー化、シャープ化とかも一連のチューニングの一種だろ。
チューニングは無数にあるだろう。
唯一のチューニング方法があったらそれをコード化して全自動にして処理させたらいいだろ。
そうなっていないものはアルゴリズムにならないからだろ。

0190デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 15:10:10.35ID:p/iANmLe

>>189
学習方法のパラメータ調節は殆どしない派なんだろ。
データの前処理重視してるってことじゃないの？
書き込み内容からするとその理由はそっちの方が影響大きいってことだろ。

どうも学習パラメータ関係のチューニングはやってない雰囲気がただよってる回答が多いだよな。

0191デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 15:31:17.05ID:2zkUjOGw

最近読んだ本では、データの平均を０にしたり、分散を正規化したりといった前処理をするという説明があった。
浮動小数点誤差を考慮した話だとは思うけど。

0192デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 15:43:04.88ID:5rh0udnx

平均0にしとくと分散計算するときの計算量が大幅に減るからでは

0193デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 15:46:53.22ID:eNAZT+RQ

>>191
正規化をしないと精度が激しく落ちる手法がある
例えばニューラルネットワークなど
っていうか正規化もそうだけど、問題を解くためにどういう素性を作るか（これの良し悪しで精度が数十パーセント変わる）
が一番大事で、それに比べたらハイパーパラメータのチューニングは数パーセント変わるだけなので相対的に優先度が低い

0194デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 15:50:40.78ID:p/iANmLe

>>193
なるほど参考になるよ。ありがとう。

0195デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 15:55:45.77ID:p/iANmLe

ということで、このスレの住人は殆ど学習手法のパラメーター関係のチューニングはやってないって認識でOK?
そこに関しては殆どやってないとしか思えん回答ばっかりなんだよね。

0196デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 16:04:03.69ID:0aT2mco7

解く問題に対して、無数にチューニングがある。
たとえば、書庫作成のオプションでも数はあるし、唯一の正解などない。
どのような問題に対してチューニングしたいのか具体例がないことには適切な方法は定まりにくい。

0197デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 16:08:42.00ID:0aT2mco7

書庫作成だけでも、方式やパラメータは無数にある。唯一の正解はない。

7z - Wikipedia
7zとは、コンピュータで使用するデータ圧縮形式およびファイルフォーマット。
対応アルゴリズム
LZMA - 7zの標準
LZMA2 - LZMAの改良版
Deflate - ZIP形式等で用いられる圧縮アルゴリズム
PPMd - Dmitry ShkarinのPPMdHを改良したもの
BZIP2 - BWT（ブロックソート）アルゴリズム

Prediction by Partial Matching - Wikipedia
1984年にJ.G.ClearyとI.H.Wittenによって考案されたデータ圧縮アルゴリズムの1つ。この改良版が7-zip等に用いられている。
PPMd
RARや7zなどに採用されている、PPMの中で最も速い方式。場合によってはRange Coderに匹敵するほど速い。
それでも圧縮率はそこそこで、十分な圧縮率がある。
PPMZ
PPM系列の中でもっとも圧縮率が高くなる方式。しかし、その分計算量は莫大に増え、実用にならないほど速度が遅い。
亜種で圧縮率と速度を多少改善したPPMZ2が存在する。

0198デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 16:15:28.72ID:p/iANmLe

>>196
チューニング方法として、学習パラメーターとかの設定のチューニングは
やってないってことですよね。
やってる感じもないし、書いてる内容からしてもきかないから意味ないって書いてるし。

他のほうがきくからやってない、あるいはほとんどやってないってはっきり言えば良いと思うのに
なんで濁すの？

0199デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 16:42:48.15ID:0aT2mco7

先に具体的な解析対象がさだまっていないことにはチューニングのしようがない。
機械学習の手法が多数あって、どれが適当か選択することからしてチューニングだろ。
そうでかければ手法は唯一しか生き残らない。
おおまかに手法が決まっても、チューニング対象は定数、関数、アルゴリズム改良などいろいろとありえる。

0200デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 17:11:10.61ID:p/iANmLe

>>199
まだ言うの？
やってないし、やる必要ないって言ってしまってるじゃん。
なんでそんなにムキになるのかわからん。

上でも書いてたじゃん。データの前処理の方が重要だって。
そっちは大きく影響するからやってるけど
学習方法にかんするパラメーター調節はやってないんでしょ？

だいたいどのモデルでも学習のパラメーター調節は可能じゃん。
パラメータの決めかたもないって言ってるし。
適当にふってれば良いって言ってたんじゃないの？

やる必要ないっていう判断してるんだよね。
もしそういう必要があるとしてもレアケースってことだよね。

あまりやってないからそこの部分は詳しくないのになんで実例を欲しがるのかわからん。

0201デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 17:14:06.34ID:p/iANmLe

>>199
こっちは本当の初心者だから、やろうとしてた学習方法のパラメーター設定があまり重要じゃなくてやってないなら
それも貴重な情報なわけだから
ほとんどやってないならやってないって情報は貴重なんだけど。

書いてる内容からすると、やってる雰囲気もないし、書いてる内容も重要じゃないって書いてるし
パラメーターも適当にふるしかないって書いてるじゃん。

こっちはまったくなにもわかってないから。重要じゃないしあまりそこは調節してないならそれを教えてくれた方がありがたい。

0202デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 17:21:30.58ID:0aT2mco7

素人すぎるぞ。
唯一の機械学習の手法をマスターしたらなんでも解析可能と思ってる素人だろ。

0203デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 18:21:11.84ID:3UDV1h2K

>>200
2chで多少の煽りで理性を失うなんて耐性のなさじゃ会社はおろか学校だって通用せんよ。
薄々気づいているだろうけど、データマイニングのパフォーマンスチューニングなんて
実装全体からみればごく一部にしかすぎない。
もちろん単体でのチューンはするだろうけど、全体の性能に与える効果は一部なので
大体の所で落ち着けばよく、多くの時間を費やすのは無駄。

経験的に一番パフォーマンスに効くのは処理対象に対するアルゴリズムの選択。
次に解析対象のデータの素性を理解することと、その前処理、特徴抽出をどうするか、
性能の評価指標を何に取るか、質がいいデータを継続的に得る仕組み作り。

進め方でもステップ毎の出力を確認して妥当性を検証しないと誤りに気づかないままになる。
そのためには中で何をしてるかの理解は必要。

いいデータを手に入れるためにはユーザと協力は欠かせいのは当然だが、業務を自動化
してユーザのパフォーマンスがどう良くなるかや、そのための仕組み、性能の評価のしかたを
キチンと説明して協力を得ないと上手く行かない。
現場に出向いて話をしたり、改善効果の定量化と報告・レビューなんかは自分でやらなきゃ
ならない。　つまり『何を最適化』するかだが、お前はツールしか見てない気がするよ。

0204デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 18:27:03.34ID:IHvb2qNL

とりあえず長文は読む気がしない

0205デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 18:29:07.59ID:IHvb2qNL

とりあえず斜め読みしたけどユーザって誰だよｗｗって話だ

0206デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 18:30:23.07ID:IHvb2qNL

一企業の論理を話されても困るわ

0207デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 18:34:11.78ID:mUy+UvZA

フィルタはチューニングじゃなくてモデルあてはめだから次元削減

0208デフォルトの名無しさん

2014/08/31(日) 20:45:07.45ID:6PTqVyaM

>>203
ほとんどが学生のようなんで、対象データが自動で上がるネットだとか
POSあるいは、計測データ、あとはせいぜい、ネットなどの通販データが主だと思う。
教える側の教員も、そういったデータ以外の適用場面のけいけんはないのが実情なので
データマイニングというより、あくまで機械学習による自動化という側面じゃないと
理解してもらうのは難しいと思う。

適用結果により、それを行動に起こすのが、人なのか、単にコンピュータ上で自動化だけで
良いのか、それにより、使える手法と、まるきり無力な手法が存在するが、ここでは、単に
コンピューター上の自動化という面でしか理解は無理だと思うよ。

0209デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 02:04:28.02ID:bPa0tOdz

このスレに来た初心者向けに例題・サンプルを用意しておいて適切な処理が行えるか確認出来るようにしておくといいと思った。

0210デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 07:55:59.06ID:zQucGkuf

>>203
笹井さんは煽り耐性あったとは思えないのに
なんであそこまで逝けたんだろうね
研究の価値あり

0211デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 09:19:27.65ID:1dbz1+C5

>>209
このスレにいるの殆どが初心者じゃないのか？

0212デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 13:09:06.96ID:M+43kzRw

>>211
きっと209はプロだから色々聞こうぜ

0213デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 20:48:58.16ID:vKCiLxc4

ロト6データマイニングして予測しようぜ

0214デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 21:00:06.25ID:N9zhpxlh

乱数をデータマイニングしても無意味だろ。

0215デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 21:05:13.43ID:BpfMkPKh

ロト６より競馬やろうぜ
http://www.amazon.co.jp/dp/4274078922

0216デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 21:19:09.92ID:bPa0tOdz

競馬も株も解析成果を評価しずらい。
1億人いれば、分析なしでも連勝しつづけて億万長者になるのもいるだろう。
それと解析の上乗せがあるのか、ないのかどう評価するんだ。

0217デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 21:27:04.30ID:UpmZB18/

過去データの一部を使って法則を調べて、
残りのデータで検証すれば良いじゃん。

俺の知りあいの統計に詳しい教授(すでに他界してるけど)が
株で大儲けしてた。統計の知識をいかしたかどうか知らんが。

0218デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 21:27:53.54ID:UpmZB18/

ちなみに数十年前の話なので、
そのころにはデータマイニングとか機械学習とかない時代。

0219デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 21:35:44.97ID:sJlbKbKC

そしてネットも普及してなかった時代。
今みたいにチャートすらまともに描くのがむつかしかった時にその教授は大儲けした。

0220デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 21:41:45.59ID:bPa0tOdz

株に法則なんてないと思うがな。
大株主が株を一斉に売りに出したら値下がりするだろうが。
たとえば、家が火事で燃えて新築に金が必要とか、心臓移植に金が必要とか
まったく株と無関係な理由で売り買いが発生する可能性がある。そんなのは予測できない。
9・11や3・11でも株・国債・通貨の大きな変動があったが、地震予測・テロ予測も組み入れるのか。

0221デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 21:45:52.01ID:Jg7sEmQ+

>>220
しかし勝って大儲けしてるやつがいるからな。
完全な乱数ではないと思うよ。

0222デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 21:47:31.16ID:Jg7sEmQ+

>>221
継続して勝ってるやつね。
乱数でも参加者が多いと勝つやつでてくるとか言いだしそうだから。
チャートみたら完全な乱数じゃないのわかるよ。
参加者がテクニカルに従ったり、法則にしたがって取り引きするから。

0223デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 22:28:36.06ID:M+43kzRw

適当に1/2で20回賭け続けて勝つ奴も100万人に1人いるんだけどな

0224デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 22:46:33.15ID:dChEQWzB

>>223
まず相場が完全な乱数じゃないのからわかれよ。
実際に金かけずに体験できる口座ひらけるし。

チャートみてもわかる。完全まよい歩きではない。
他も色々調べてみろよ。完全に乱数にしたがってないことわかるから。

0225デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 22:54:36.89ID:M+43kzRw

【コミュニティの一生】

面白い人が面白いことをする
↓
面白いから凡人が集まってくる
↓
住み着いた凡人が居場所を守るために主張し始める
↓
面白い人が見切りをつけて居なくなる
↓
残った凡人が面白くないことをする
↓
面白くないので皆居なくなる

0226デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 22:55:03.69ID:bPa0tOdz

完全な乱数であってもなくても、適当に勝負して勝ち続ける人間もいるってことだろ。
まったく分析不可能な、完全なランダムとしても10連勝も、100連勝も可能。

0227デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 23:09:02.48ID:vIjHvfbW

>>226
まず完全なまよい歩きじゃないことから理解しろよ。
ろくすっぽ過去のデータ調べてないだろ。

0228デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 23:11:38.94ID:bPa0tOdz

完全なまよい歩きのほうが予測ができず難度が高いがそれでも連勝可能。
予測できる可能性があったにそれ以上連勝可能。
いずれにしても母集団の大きさしだいで連勝可能。

0229デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 23:14:25.25ID:M+43kzRw

なんでランダムウォークを無理やり日本語にしてんの？

0230デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 23:17:25.48ID:jgvpP7H2

>>228
運だけで連勝するのと、
法則を知ってて勝率上げて連勝できるのでは意味がまったく違う。

そもそも勝つのに連勝する必要ないんだよ数学的に。
勝つために満すべき条件があって、その条件をクリアすれば良いだけ。

運が良いだけが株とかで勝てると思いたいようだが、それは違うよ。
完全な迷い歩きじゃなく、いくつかのしたがう確率が高い法則があるんだよ。

まず思い込みじゃなくて、過去データ調べてみろよ
まず完全なまよい歩きじゃないことは簡単にわかるよ。

法則があればその法則を利用したら勝つ条件をみたせるから。

科学的じゃないだろ。思い込みだけで言いはるのは。
おまえよりは俺はデータ調べてるからな。
お前は調べてないだろ過去データを。

0231デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 23:29:40.24ID:bPa0tOdz

たとえば、9割方アルゴリズムトレードの市場だとしても、その全てが株価を予測できて勝てるなんてことはない。
災害もテロも予測は困難だし粉飾決算も予測困難だし、孫正義が完全引退して全株式売却するのも予測困難。

0232デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 23:40:49.52ID:7zGKMaJA

>>231
全てを予想は無理だよ。そこまでの法則性はない。

ただ完全な迷いあるきでもない。ノイズがなくて完全な法則にのっとって動いてるって言ってないだろ。
完全な迷い歩きじゃないって言ってんだよ。

まず勝てる数学的条件もまともにわかっとらんじゃないか。
連勝する必要はないんだよ。勝率2割でも1割でも勝てる条件がある。

0233デフォルトの名無しさん

2014/09/01(月) 23:42:00.03ID:7zGKMaJA

>>231
お前も理系なら、過去データをせめて調べてから主張しろよ。
完全になにもわかってないし、調べてもないのマルダシなんだよ。
たんなるお前の思い込み。

0234デフォルトの名無しさん

2014/09/02(火) 00:05:31.98ID:PuKfM9OL

この盛り上がりはわくわくするな
もっとやれ

0235デフォルトの名無しさん

2014/09/02(火) 03:11:27.68ID:JTLuRepu

定量的に示せ

0236デフォルトの名無しさん

2014/09/02(火) 10:50:21.46ID:KeZYrMlN

データは簡単に無料で入手できる時代になってるのだから
勝手に確認しろ。

0237靖国参拝、皇族、国旗国歌、神社神道を異常に嫌うカルト

2014/09/02(火) 14:37:48.51ID:bK58FbQi

★マインドコントロールの手法★

・沢山の人が偏った意見を一貫して支持する
　偏った意見でも、集団の中でその意見が信じられていれば、自分の考え方は間違っているのか、等と思わせる手法

・不利な質問をさせなくしたり、不利な質問には答えない、スルーする
　誰にも質問や反論をさせないことにより、誰もが皆、疑いなど無いんだと信じ込ませる手法

偏った思想や考え方に染まっていたり、常識が通じない人間は、頭が悪いフリをしているカルト工作員の可能性が高い
,,,,

0238デフォルトの名無しさん

2014/09/02(火) 14:53:10.42ID:A7RBCDrg

ID:bPa0tOdzは仮説検定とか知らんのかな。
有意差が出るとか出ないとかを論じればいいだけの話なのに。

0239デフォルトの名無しさん

2014/09/02(火) 16:19:24.46ID:dFcv0WDc

>>238
お前よりかなり馬鹿なんだろ

0240デフォルトの名無しさん

2014/09/04(木) 12:26:08.30ID:XRHvEN6Y

>>229
江戸川ファンか

0241デフォルトの名無しさん

2014/09/04(木) 21:56:54.08ID:FZvbuxEF

営業のため決定木とかrandomForestとかでデータの予測して無理にでも相関係数高めたいんですが
いい方法ないですか？？めっちゃ決定木ふかくするとか？過学習になっても構いません。やり方調べてもわかんないです

0242デフォルトの名無しさん

2014/09/04(木) 22:36:39.01ID:EHtA7I/a

何をしたいのかわからんが
ハイパーパラメータはデフォルト値でいいからとりあえずrandomForest使っとけ

0243デフォルトの名無しさん

2014/09/04(木) 22:44:07.34ID:FZvbuxEF

>>242
解答有難うございます
randomForest最初にやったのですが大体相関係数0.5くらいでとても使えません
同じデータセットで嘘を言わず相関係数を0.7まであげたいです。過学習や方法は
気にしません。

0244デフォルトの名無しさん

2014/09/05(金) 00:02:02.88ID:CMBqMH3U

>>243
ノルマあって大変なのはわかるけど
詐欺行為はよくないよ。

実際に良いところあるだろ売ろうとしてる商品に
そこを説明しろ。
そこがライバル商品より性能劣っててもそれは黙っとけよ。
全部正直にいくと自社製品じゃないとか他の方法のほうがずっと良いってことになるだろうから。

0245デフォルトの名無しさん

2014/09/05(金) 05:10:13.84ID:irg0i+Z/

それはすごく正論だが
世の中には全く良いとこの無い商品を売りまくる営業がいるのも事実

0246デフォルトの名無しさん

2014/09/05(金) 05:13:23.77ID:irg0i+Z/

テストデータと学習データを用意して
テストデータから得られる結果を最大化するモデルとパラメータを学習（探索？）することもできなくは無い

0247デフォルトの名無しさん

2014/09/05(金) 07:32:43.19ID:OjndAguo

？

0248デフォルトの名無しさん

2014/09/05(金) 08:37:10.88ID:6rcAgHG7

>>241
分析方法にそれをとるなら、その利点を使わないと意味がないと思う。
営業（人）と仮定すると、最初にやるのは（すでにやっているかもしれないけど）、
分析結果にアクションを合わせるような方策をとる。
そのアクションと営業結果がフィットしていくように最大化を図る。

もし、アクション変更ができないなら、マーケットが固定と考えて、
ここでいろいろ議論されている手法や統計手法を採用した方がいい。

0249デフォルトの名無しさん

2014/09/05(金) 12:00:12.73ID:k5/ArKLR

>>245
現在の家庭用太陽光発電とかかな？
環境にも良くなくて、コスト高になっちまう。
本当に詐欺だよね。

0250デフォルトの名無しさん

2014/09/08(月) 02:20:32.96ID:P298uFJ/

誰かBNFの手法検証したやついるの?
まだ誰もしてないのは高度すぎるから?

0251デフォルトの名無しさん

2014/09/08(月) 09:30:20.58ID:m/nJA+ci

バッカス・バウナのBNFのこと？
BNFの手法検証ってなんだ？

0252デフォルトの名無しさん

2014/09/08(月) 10:10:06.58ID:GkAncfkA

2chのコテハンだったBNFだろ
BNFは自分でも運が良かっただけって言ってるから
手法に再現性があったとしてもあそこまで儲からない

0253デフォルトの名無しさん

2014/09/08(月) 10:16:14.78ID:kaEhSBtj

最適な、自然言語やプログラム言語の話では?
統計で、統一言語、共通言語を見つけるとか?
株の話か?

0254デフォルトの名無しさん

2014/09/14(日) 13:50:00.80ID:DRyo//L5

https://www.youtube.com/watch?v=yp6LIjcZgoQ
>機械学習のPythonライブラリは
>ありまぁす

会場「し～ん」

おもいっきり外したな

0255デフォルトの名無しさん

2014/09/14(日) 17:50:46.75ID:H8vMGcRG

機械学習のアルゴリズムを発展させればさせるほど
人間の存在価値を否定することになる。

0256デフォルトの名無しさん

2014/09/14(日) 19:02:33.11ID:fhmAwNnW

機械学習の話じゃなくて機械自体がそう

0257デフォルトの名無しさん

2014/09/14(日) 19:08:49.82ID:fhmAwNnW

機械に消費してもらって人間が生産すれば消費と生産が釣り合う

0258デフォルトの名無しさん

2014/09/14(日) 20:08:24.33ID:K9vJyN0m

そうなると今度屑人間が無駄って話になってくるよ。
奴隷が機械になるならそれも良いけど、逆転現象が発生すると
機械に人間が淘汰されるSFの世界になるかもね。

会社の仕事も機械の方が上手くできるとか、他のやり方したらもっと効率的とか
やらなくて良いことをやってること多いからな。

役所は全部機械にした方が良いと思う。

機械が政治すれば社会主義の悪いところなくなるだろ。
独裁が怖いからな。ハッカーが機械をのっとるとややこしくなるけど。

0259デフォルトの名無しさん

2014/09/15(月) 03:29:19.13ID:PuXt1P2q

機械はエボラに感染しないから浦山C

0260デフォルトの名無しさん

2014/09/15(月) 03:32:57.87ID:PuXt1P2q

>役所は全部機械にした方が良いと思う。

役所を擁護する訳ではないが全部置き換えは可能なんだろうか
もちろん置き換え可能な場所を機械化することは大賛成
大半の公務員は職を失うかも知れないが税金の無駄遣いは減る

0261デフォルトの名無しさん

2014/09/15(月) 06:08:56.39ID:mls9oHaL

機械を破壊する活動（ウィルスハッカー）がこれから権力を持つ時代が来るんだろうな

0262デフォルトの名無しさん

2014/09/15(月) 06:20:54.18ID:r0M/DB/e

>>260
役所は無駄遣いするし膨張しまくる。
今やってる市民サービスの殆どは現状でもコンピューターにおきかえ可能。
民間と競合してる部分は民営化すべき。

工事の仕様書とかはちょっと難しいと思う。
これも発注してしまえば問題ないかもしれないけど
工事の仕様書のチェックとかは難しいな。現状だと。

教育関係は動画コンテンツにして、基本ボランティア。
飛び級可能にして、なにかの判定方法で年度毎じゃなく科目単位で
先にすすめるようにした方が良いと思う。(エリート教育復活)
科目は基礎知識を履修してなくても本人が希望すればそれを取れるようにして欲しいね。

大学も金持ちの道楽にして定期的に表彰するとか賞をあたえるようにして
国が金基本的にださない方向に変更した方が良いと思うな。

0263デフォルトの名無しさん

2014/09/17(水) 00:19:09.41ID:GhDzos3V

>>260
人手でやる理由の殆どは、不正防止。
それも"市民"による不正トライ。
理屈では機械化可能だが、役所だけではなく、国内在住者全部に手を入れる必要が出てくる。
マイナンバー制の検討議事録とか読むと、その手の対策の参考になると思う。

0264デフォルトの名無しさん

2014/09/17(水) 02:25:16.87ID:B5vXdL5P

大阪市役所の地下なんて、公務員労組が占拠している状態。
それでも橋下は役人を逮捕できない

大阪市役所の地下を、労組が勝手に使う権利を、
誰も認めていないのに、やつらは労組が使う権利があると主張する
しかも、地裁までやつらの権利を認めた
この国はいったいどうなっているんだ？

バスの運転手や教師の年収が800万円とか、そんなアホな！
連中はダニと同じ。
市民が知らんと思って、稼ぎまくっとる

0265デフォルトの名無しさん

2014/09/17(水) 04:12:35.48ID:rgCXj/eM

>>264
そういう民間と競合してるところは本来民営化すべき。
そうすりゃ自動的に競争でそんな無茶はできなくなるんだから。

0266デフォルトの名無しさん

2014/09/17(水) 10:47:33.15ID:k7ATJ22m

>>264
なるほど
こいつらもグルか
https://www.youtube.com/watch?v=svg_Yi1PntI

0267デフォルトの名無しさん

2014/09/17(水) 10:57:23.25ID:yN75Bbla

ありまぁす

0268デフォルトの名無しさん

2014/09/22(月) 12:54:18.51ID:GWSKndEJ

sklearn.neural_network.BernoulliRBMって一段のRBMかな?
多段にしてdeep learningやってる人いる？

0269デフォルトの名無しさん

2014/09/23(火) 23:08:48.81ID:UInv7efy

俺は競馬に活かしてる。
キミたちもテストデータと戯れてるヒマがあったら南関見たほうがいいぞ。
kaggleなんて低レベルでアホらしく感じるようになるよ。

0270デフォルトの名無しさん

2014/09/23(火) 23:29:31.68ID:067MWcZJ

yokkunsの本とかで
decision treeのroot nodeに使われている素性が重要な素性です、みたいなこと書いてあるんだけど
素性の重要度見るだけならrandom forest使った方がいいよね？

0271デフォルトの名無しさん

2014/09/23(火) 23:35:43.00ID:067MWcZJ

>>269
どういう素性を使ってるか気になる

0272デフォルトの名無しさん

2014/09/25(木) 20:34:11.37ID:POiKJoVF

モデルを遺伝的に持ってるなら、ノンパラメトリックな統計からモデルを推定する遺伝的アルゴリズムがつくれるはずだ
計算量はわからん

0273デフォルトの名無しさん

2014/09/26(金) 00:16:27.04ID:FZh1sc0n

日本語でおｋ

0274デフォルトの名無しさん

2014/09/26(金) 00:21:53.27ID:k/b+CkKl

人間の脳は進化してパラメトリックモデルを獲得してきた
それならモデルを推定する遺伝的アルゴリズムがつくれるんじゃないかと

0275デフォルトの名無しさん

2014/09/26(金) 08:33:17.37ID:qRtx2rpF

パラメトリックなのか

0276デフォルトの名無しさん

2014/09/26(金) 09:09:01.49ID:Si1SH4E1

>>274
不可能。
人間は難しいから虫で試してみれば？

0277デフォルトの名無しさん

2014/09/26(金) 10:06:00.13ID:E0qCgAxd

久々来たけどまだこのスレ存在してたのか...

0278デフォルトの名無しさん

2014/09/26(金) 10:48:47.95ID:q1A8D93A

【科学】村田製作所が新型ロボット「チアリーディング部」を発表、10体の女の子が玉乗りをしながら息のあった演技を披露
http://daily.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1411682082/

ノーカット版
http://www.youtube.com/watch?v=NrTZTQklDDM

問題のシーン
http://www.youtube.com/watch?v=NrTZTQklDDM&;t=6m30s

プロモーションビデオ
http://www.youtube.com/watch?v=LvNal9yRuz8

おまけ
http://jp.diginfo.tv/v/11-0247-r-jp.php

0279デフォルトの名無しさん

2014/09/26(金) 20:29:58.76ID:k/b+CkKl

>>274
でも次元を減らして基底を求める画像のスパース表現は成功してるよね
動的にモデルを変更しているとも言える

0280デフォルトの名無しさん

2014/09/27(土) 14:27:50.21ID:i/9pDexs

Rでtopicmodels　使ってLDAやると

Warning message:
In method(x, k, control, model, mycall, ...) :
problem selecting best fitting model

って出るんですけどなにかこのwarning message はどのような時起こるか分かりますか？
？
詳しい人おしえてーーー

0281デフォルトの名無しさん

2014/09/27(土) 14:33:03.81ID:pDAWiR4D

ソースコード嫁

0282デフォルトの名無しさん

2014/09/27(土) 14:43:50.92ID:i/9pDexs

読んだけど何いってるかわかんないんですよね

0283デフォルトの名無しさん

2014/09/27(土) 19:22:30.58ID:45lKk1xN

まったく詳しくないけど

http://cran.r-project.org/web/packages/topicmodels/vignettes/topicmodels.pdf

みたら 2.4 に Model selection があるし、まずこのあたり真面目に読んでからソース読んだらマシかもよ。

0284デフォルトの名無しさん

2014/10/10(金) 01:53:57.40ID:bJWYCkc8

モデルの探索って本当にできないのかな？

0285デフォルトの名無しさん

2014/10/10(金) 02:08:20.77ID:mdwxSSub

見たことない

0286デフォルトの名無しさん

2014/10/10(金) 12:16:00.85ID:o5w3MsDm

俺が二年間ゴミプログラムを書いている間に、親戚の二歳児は言葉をしゃべり始めた

0287デフォルトの名無しさん

2014/10/10(金) 12:28:14.91ID:gvjUrv9U

あと１０年ほどしたらゴミプログラムを書き始めるぞ

0288デフォルトの名無しさん

2014/10/10(金) 14:50:27.35ID:sYIHgfEb

さらに３年ほどしたら真人間に戻るだろう

0289デフォルトの名無しさん

2014/10/13(月) 11:09:02.29ID:7o459LUy

サポートベクターマシンの導入部分で、線形分離可能な対象について最適分離超平面を求めるとこなんだけど
http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/　←pdf見れる
この本（日本語版読んでる。英語も同じ書き方）の式 4.46 がわからない
β_0 を定義し直してってあるけど、こんな式変形できる？

ちなみに、サポートベクターXaに対してf(Xa)=±1から始める導入ならわかった

0290デフォルトの名無しさん

2014/10/13(月) 11:10:27.26ID:7o459LUy

サポートベクターXaに対してf(Xa)=±1から始める導入、は別の本
大抵の本はこっちの説明でした

0291デフォルトの名無しさん

2014/10/13(月) 15:06:17.02ID:hhaZLWuf

回帰の定番手法ってなに？
分類はRandomForestでいいんだけど

0292デフォルトの名無しさん

2014/10/20(月) 15:57:06.64ID:8BjHcUwz

数学版でも聞いたのですが、こちらの方が適切かなと思ったので、質問させていただきます。

クラスタリング（？）の方法について教えてください。

標本サイズ100のデータが50種類あるとします。そして、この50種類のデータは10グループ、
各グループ5種類に分類されており、グループ内の相関はあるが、グループ間の相関はないと仮定します。
ここで、各データがどのグループに所属するかが未知であるときに、50種類のデータを正しくグルーピング
するアルゴリズムはあるでしょうか？もしあった場合、何種類くらいまで実際に計算できるでしょうか？

0293デフォルトの名無しさん

2014/10/20(月) 16:05:55.27ID:zsuzao4F

無い

0294デフォルトの名無しさん

2014/10/20(月) 16:12:03.21ID:kHEfqDq0

設定が矛盾してるな

0295デフォルトの名無しさん

2014/10/20(月) 16:44:52.23ID:8BjHcUwz

>> 293

うーん、やっぱり難しいですかね。最近のビッグデータ関連の話で何かいい方法があるかなあと思ってたのですが

>> 294
どの辺りが矛盾していますか？

0296デフォルトの名無しさん

2014/10/20(月) 17:52:37.25ID:SVFnr5rS

294じゃないけど

>この50種類のデータは10グループ、各グループ5種類に分類されており

>各データがどのグループに所属するかが未知である

0297デフォルトの名無しさん

2014/10/20(月) 17:53:04.13ID:mKP0Ue5+

>>295
手順1) 色々パッケージあるからRをインストール
手順2) そいうモデルにしたがうテストデータを複数作成
手順3) 既存のクラスタリングパッケージでそのデータを処理してみて満足いく結果がでるか試す。

だめだったら探す

で良いだろ。頭でっかちすぎ。

0298デフォルトの名無しさん

2014/10/20(月) 18:09:16.08ID:8BjHcUwz

>> 296
本当の構造は分類されているが、実際はどの変数がどのグループに分類されているか
分からない状況ということです。

>> 297
変数が少ない場合はそれでいいと思うのですが、変数が多い場合でも使える具体的な手法名を
教えてもらえると助かります。この文献には全然詳しくありませんので。

0299デフォルトの名無しさん

2014/10/20(月) 18:20:45.13ID:mKP0Ue5+

>>298
有名な手法はパッケージになってるよ

0300デフォルトの名無しさん

2014/10/20(月) 22:48:41.78ID:hIsUOD9I

>>298
pcaやlsaで次元減らしてからk-means使え
あとk-meansは変数に相関あると劣化するから
次元減らす気がなくとも最初にpcaは使え

0301デフォルトの名無しさん

2014/10/21(火) 17:52:46.39ID:8NnzuGtn

あまりにも不勉強で申し訳ないですが、質問です。

Stacked Denoising Autoencoderに関して勉強しているのですが、
pre-trainingやfine-tuneやった後に、
全更新せずに、追加分の学習データ・セットを更新するテクニックって、
どこかで解説されてませんでしょうか？
(多分普通に追加したらダメですよね。)

また、DenoisingAutoencoderに関して、
入力にカラー画像(RGBのデータセット)を入力する場合の参考資料はないでしょうか。
Vincent 2008だと、2値前提になっていて、国内の研究論文はだいたい二項分布を使用しているかと思います。
ガウス分布を使ったとしても、RGBのデータセットを表現するには無理があると思うのですが。

どうぞよろしくお願いいたします。

0302デフォルトの名無しさん

2014/10/21(火) 19:50:57.64ID:wHeaRTu2

>>291
ロジスティクス回帰

0303デフォルトの名無しさん

2014/10/23(木) 15:26:27.66ID:lljVFpby

モンテカルロ法の強みとしてそのシンプルさがあります。
関数がサンプル可能で、適切なPDFの用意ができれば後はそれらの値を用いて平均値を計算するだけで済みます。
そしてもうひとつの強みとして高次元積分に強いことが挙げられます。
むしろモンテカルロ法は、今回の例のような低次元の積分には実際は使われないでしょう。
台形公式などの決定論的な区分求積法は、各次元にNサンプル使うとすると、d次元積分問題の場合にはNd個のサンプルが必要となってしまい、次元が上がるにつれて爆発的にサンプル数が増加してしまいます。
これを「次元の呪い(Curse of Dimensionality)」と呼びます。
モンテカルロ法は次元数に関係なく任意のサンプル数とすることができ、サンプル数を多くとればとる程正確な結果が得られます。
しかしモンテカルロ法には「分散」の概念があり、その収束が遅いという問題があります。
幸いなことに分散を抑え収束を高速化する様々な手法が開発されています。
「モンテカルロ法の分散低減手法」でそれらの一部を紹介します。

0304デフォルトの名無しさん

2014/10/23(木) 15:33:11.21ID:RjBQcz8M

モンテは収束が遅いというより
間違った値に収束するイメージだけどな

0305デフォルトの名無しさん

2014/10/23(木) 16:14:33.74ID:lljVFpby

レイトレーシングでは成功してる
確率密度関数が既知の場合は強いんだろう

0306デフォルトの名無しさん

2014/10/24(金) 15:54:58.97ID:rw4pEUgl

オートマトンの中身を推定するようなアルゴリズムは通常の逆問題みたいなアルゴリズムじゃ無理だな

0307デフォルトの名無しさん

2014/10/24(金) 18:16:40.55ID:vvu0+TtJ

>>304
サンプルを多く取れ

0308デフォルトの名無しさん

2014/10/25(土) 04:56:53.03ID:SJUwgBZk

「言語処理のための機械学習入門」を読んでみたくらいの素人ですが、
ベイジアンネットワークとマルコフネットワークの事が知りたいです
次に「ベイジアンネットワークの統計的推論の数理」「パターン認識と機械学習」を読んでみようと思ってますが、
他にお勧めの本があれば教えてください

#　過去スレ、過去レスざっと見たんですが、>61で「パターン認識と機械学習」はやめておけと書かれてるけど何ででしょう？

0309デフォルトの名無しさん

2014/10/25(土) 09:46:52.71ID:709xv/+H

初めに読む本じゃないって意味かと。自分で読みたくなったら関係ないよ。
もし合わないと思えばオークションにでも出してくれ。

0310デフォルトの名無しさん

2014/10/25(土) 10:13:34.03ID:X9P/Fm39

「パターン認識と機械学習の学習」ってのもある
http://www.amazon.co.jp/dp/4873101662
これで駄目ならまだ早いかと

0311デフォルトの名無しさん

2014/10/25(土) 13:57:56.80ID:SJUwgBZk

>>309
なるほど
そういう意味ならまだ自分には早いかも知れないです
でもとりあえず買っておこうかな…

>>310
星2つって所でちょっと躊躇（というか除外？）してたんですが、
改めて調べてみると「パターン認識と機械学習」の副読本なんですね
「パターン認識と機械学習」買うならこっちもセットで買わないと注文が二度手間になりそう

0312デフォルトの名無しさん

2014/10/26(日) 11:40:57.91ID:3FEgqEeU

>>310
そんなクソみたいな本は買うな

0313デフォルトの名無しさん

2014/10/26(日) 22:37:05.08ID:vjNnAAfQ

確かに>>310は内輪受けしてるだけの糞本だったな
あと機械学習を使うだけなら別にPRML読まないでいいから

0314デフォルトの名無しさん

2014/10/27(月) 01:20:38.39ID:xRV16vnN

その本読んだらデメリットあるのか？

0315デフォルトの名無しさん

2014/10/27(月) 07:50:41.14ID:pwRSlHpn

その本の人、勉強好きな人っぽいよね
mp3の人でしょ？

0316デフォルトの名無しさん

2014/10/28(火) 04:15:28.03ID:ZPTndCNc

>>301
＞全更新せずに、追加分の学習データ・セットを更新するテクニックって、
全更新すべきだけど、実用としては追加更新でおｋ

＞入力にカラー画像(RGBのデータセット)を入力する場合の参考資料はないでしょうか。
255*255*255*width*hight分のビット表現にすればいい。
もしくはグレースケール

0317デフォルトの名無しさん

2014/10/31(金) 01:45:51.28ID:kwi41uO9

一つのデータを見て考えるというのは解空間の探索じゃなくてモデルの探索だ

0318デフォルトの名無しさん

2014/10/31(金) 01:57:48.11ID:kwi41uO9

式の本数が少ないなら拘束条件を増やすしかない

0319デフォルトの名無しさん

2014/11/05(水) 13:06:01.56ID:TFchYdUt

今どきシンプルな論理式を解とする機械学習って需要あんのかな？
ベイジアンネットとか確率論的なほうが注目されてんのに。
命題論理は自動定理証明では成功してるけど、根が統計でできてる機械学習とは食い合せが悪い気がする

0320デフォルトの名無しさん

2014/11/05(水) 14:37:29.54ID:9CHVhjJD

OpenCVとか画像処理ソフトじゃ
これのお陰で面白いことできてるような気がするけど。

もっと良いのがあればそちらを取り込んで欲しいけど。

0321デフォルトの名無しさん

2014/11/05(水) 16:52:32.49ID:wDhizOXk

Markiv確率場で駄目ならGibbs確率場を使えば良いじゃない
by マリー

0322デフォルトの名無しさん

2014/11/05(水) 21:43:56.61ID:FUGVJsx0

>Markiv確率場
Markov確率場

0323デフォルトの名無しさん

2014/11/06(木) 05:18:32.98ID:mZOU7mRJ

SVMで時系列分類or予測ってどうすればいいんや？
1試行で1000サンプル得られたら、学習データは1000次元×試行回数(N個)用意しなければならんのか?

0324デフォルトの名無しさん

2014/11/06(木) 07:06:36.85ID:W+qWHrkZ

ネット検索しようぜ！検索キーワードは以下かな。ヒットしないなら工夫。
SVM 時系列
SVM 時系列予想

0325デフォルトの名無しさん

2014/11/06(木) 07:23:31.50ID:U77T9Z9P

うわぁ関西人

0326デフォルトの名無しさん

2014/11/06(木) 11:01:21.78ID:yWwtn8Qu

わかったわかった。トンキン人は天才ね。

0327デフォルトの名無しさん

2014/11/06(木) 21:20:27.24ID:+4UaLCsA

なんでや工藤

0328デフォルトの名無しさん

2014/11/07(金) 17:51:55.65ID:SvcXDSdW

Kmeans法について教えてください。観測間の非類似性を測る尺度にユークリッドノルムや、相関係数などが
使えると思いますが、通常のKmeans法は非類似度にユークリッドノルムを使った場合のことだけを指すのでしょうか？
それとも、相関係数を使った場合でも利用可能でしょうか？教科書や講義ノートを色々調べたところ、Kmeansでは
すべてユークリッドノルムを使っているようですが、もし非類似度に相関係数を使った場合でも、ユークリッドノルムを
使った場合と同じアルゴリズムで計算できるのでしょうか？Matlabだとkmeansという関数の中に相関係数を使うオプションがあった
ので、少し混乱しています。

0329デフォルトの名無しさん

2014/11/07(金) 18:38:17.50ID:lfJ5/Rhs

クラスタに対する距離で振り分けするアルゴリズムなんだから
距離が求まれば何でも良いんじゃね？
ユークリッド限定なんて決まりは無いと思うけど

0330デフォルトの名無しさん

2014/11/07(金) 19:25:53.47ID:SvcXDSdW

>>329

自分もそう思うのですが、有名な教科書Elements of Statistical LearningにKmeansは
ユークリッド距離のときに使われる方法であると書いてあるので、？？？となったわけです。

0331デフォルトの名無しさん

2014/11/07(金) 20:07:51.83ID:DvlzUAf6

kernel�k-means method とかは邪道とな

0332デフォルトの名無しさん

2014/11/07(金) 20:47:08.07ID:SbQp3GGV

>>330
原書を読んでそう解釈したとしたらお前の間違い

0333デフォルトの名無しさん

2014/11/08(土) 10:03:10.51ID:KFvTfo0I

>>332
原著に
"The K-means method algorithm is one of the most popular iterative
descent clustering methods. It is intended for situations in which all variables
are of the quantitative type and squared Euclidean distance is chosen as the
dissimilarity measure"

と明確にユークリッド距離を使うと書いてありますので、この説明を読んだら上に書いたような
疑問を持つのは自然かなと思いますが。もちろん相関係数を使っても問題ないだろうとは思ってます。
勝手に拡大解釈して相関係数でもOKと理解したけど、やっぱり間違えていた、というのを避けたいので、
質問させていただいたわけです。

0334デフォルトの名無しさん

2014/11/08(土) 10:23:37.48ID:VT4q2fNP

>>333
疑問に思ったら質問じゃなくて
色々なデータで試す方が良いと思うよ。
頭デッカチすぎるだろ。(俺もその傾向あるけどな)

0335デフォルトの名無しさん

2014/11/08(土) 10:54:41.37ID:KFvTfo0I

>>334

いや、すでに色々実験して問題ないことは確認済みなんです。ただ、間違った用語を使って論文
を書くと、後々まで残るので、正確性を期したかったわけです。それにあんなに偉い著者たちが
わざわざそう書くのに、何か理由でもあるのかなぁ？と。

0336デフォルトの名無しさん

2014/11/08(土) 11:10:56.81ID:V4kxl14a

>>333
やっぱりアホだ
理由は教えない

0337デフォルトの名無しさん

2014/11/08(土) 11:32:06.88ID:bLYoogSK

こういう人もいるんだねえ

0338デフォルトの名無しさん

2014/11/08(土) 11:39:21.71ID:KFvTfo0I

教えない、じゃなくて、理由がないから教えられないんじゃないの？？
それを教えないって逃げてるのかな？きちんと理由を書かないとそう読まれるよ？

ちなみにデータを基準化したら相関係数はユークリッド距離に比例するっていう理由は無しね！
基準化しない場合もあるんだから。

0339デフォルトの名無しさん

2014/11/08(土) 18:05:00.34ID:MSJ2r6Xi

素人の解釈だけども、距離空間上でセントロイドの座標が求まらないと駄目なんでは？

原著でいうと http://web.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/OLD/ESLII_print4.pdf
(14.31) の式変形で重心の座標が具体的に求まるってことが k-means では重要なんじゃね？
上の方の人が書いてるカーネル k-means なんかだと、カーネル空間での重心の座標なんてわからないから
クラスタ内の全点間で計算して求めるわけでしょ
それって計算量が変わってるから、数学的な意味は同じでも「アルゴリズムとして」同じとは言い難いと思う

0340デフォルトの名無しさん

2014/11/09(日) 14:47:03.33ID:GJ0yzuwr

もしかして京大生？

0341デフォルトの名無しさん

2014/11/10(月) 16:52:02.27ID:95/Rzes2

ユークリッド距離を使うのが本来のKmeansでそれ以外はKmeansの亜種ということなのかね。
>>340　地方国立

0342デフォルトの名無しさん

2014/11/10(月) 18:22:36.88ID:N/uHWaPu

プログラミング言語がソフトウェアの品質に与える影響
http://developers.slashdot.jp/story/14/11/08/081210/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0%E8%A8%80%E8%AA%9E%E3%81%8C%E3%82%BD%E3%83%95%E3%83%88%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%82%A2%E3%81%AE%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%81%AB%E4%B8%8E%E3%81%88%E3

0343デフォルトの名無しさん

2014/11/20(木) 12:38:14.16ID:AVgM9bDZ

http://wired.jp/2014/11/20/google-image-recognition/

0344デフォルトの名無しさん

2014/11/21(金) 22:00:47.18ID:Rlmotcdy

だれかCaffeとか使ってる人いないか？
http://wiki.ruka-f.net/index.php?Caffe
のファインチューニングが全然上手くいかないんだが

0345デフォルトの名無しさん

2014/11/26(水) 19:44:08.33ID:+vksO1Sa

VIPとか雑談系の板でのスレ推薦システム作ってください

0346デフォルトの名無しさん

2014/11/26(水) 21:52:58.77ID:KPhJuJ6P

計算論的学習理論って既存のアルゴリズムに対して後付けでできてないか？

0347デフォルトの名無しさん

2014/11/26(水) 21:56:54.77ID:KPhJuJ6P

一般化じゃなくてただの定式化って感じる

0348デフォルトの名無しさん

2014/11/26(水) 22:07:50.59ID:jGVOTHDh

>>345
SNS行ってください

0349デフォルトの名無しさん

2014/11/26(水) 22:15:19.04ID:B1YDgHXN

>>345
逝ってください

0350デフォルトの名無しさん

2014/11/30(日) 20:17:31.26ID:7yBW/4uQ

フリーソフトでつくる音声認識システムを読み終わったあとに
読む本でいいものってありませんか？
わかりやすいパターン認識は数式がちょっとキツイかったので
その間くらいのものを探してます

0351デフォルトの名無しさん

2014/11/30(日) 21:05:38.72ID:2lPI+vtV

>>350
もう一度読み直したら ?

0352デフォルトの名無しさん

2014/12/01(月) 05:39:11.31ID:CJ38OmV9

わかりやすいパターン認識みて、ノンパラベイズ実装してみたけど重たい処理だね。
1次元データのヒストグラムがあって、それを分類したいときに、
例えば値１０のデータが30個だったら、
30個のデータそれぞれの所属をギブスサンプリングしてるのがよくないような気がするのですが。
結果も、値10に複数のグループが混在して、わかりずらい。

0353デフォルトの名無しさん

2014/12/01(月) 13:21:19.11ID:3Y1Jl6D7

わかりにくい書き込みだな

0354デフォルトの名無しさん

2014/12/11(木) 17:14:16.58ID:uCIHip0+

ボルツマンマシンって価値あるの？
ベイズ推定で充分じゃね

0355デフォルトの名無しさん

2014/12/11(木) 22:08:38.86ID:5ZjSw52+

モデルと原理を比べるなよ

0356デフォルトの名無しさん

2014/12/12(金) 14:06:36.23ID:kj6RGsUx

数学的定理！

0357デフォルトの名無しさん

2014/12/15(月) 16:25:02.61ID:FvPXIydp

パラメトリックモデルって概念自体が頻度論派の言葉なのに、ベイズをノンパラと呼ぶのは違和感がある

0358デフォルトの名無しさん

2014/12/17(水) 06:27:01.29ID:DdxdyuB4

言葉に所有権は無い

0359デフォルトの名無しさん

2014/12/17(水) 21:03:52.08ID:FrkiaTR6

国語の勉強しろよ

0360デフォルトの名無しさん

2014/12/18(木) 11:57:46.56ID:pcd0s0hu

>>357
どういうこと？

0361デフォルトの名無しさん

2014/12/18(木) 14:11:33.28ID:8xbq1XAo

ベイズ派とか昔っからあるのに機械学習ではやったのが数年前からとかいかに情報系が程度が低いかっていう

0362デフォルトの名無しさん

2014/12/19(金) 12:24:55.97ID:poewIxS5

数年前w

20年前から活発だったけど？

0363デフォルトの名無しさん

2014/12/20(土) 19:09:02.20ID:+PDdQxRb

>>361
そりゃ～、あなたが知らんだけですわ
ちょっと、恥ずかしいかも

0364デフォルトの名無しさん

2014/12/21(日) 02:01:28.45ID:HqG8xly8

361が痛すぎる
高校生？

0365デフォルトの名無しさん

2014/12/21(日) 09:39:21.10ID:A1EQ+8ij

おそらく、学校（大学？院？）の指導教員が不勉強で
その下で育った学生だろう。
本当にちゃんと理解してる教員すくないから、そういう誤解も
出て来るってことなんでしょう。

0366デフォルトの名無しさん

2014/12/21(日) 21:07:15.21ID:YKqfimei

最先端の人工知能が、Skypeのリアルタイム機械通訳を可能にした
http://wired.jp/2014/12/20/skype-used-ai/

0367デフォルトの名無しさん

2014/12/23(火) 16:17:47.32ID:FJYTncmu

>>366
すばらしい情報ありがとう！
知らなかった。
以外とはやかったな。
さっさと安価にサービス提供して欲しいところ。

0368デフォルトの名無しさん

2014/12/24(水) 14:05:23.25ID:vWV+Es0b

外人と会話してたら「グーグル通訳を入れろ」って言われたトラウマが・・・

0369デフォルトの名無しさん

2014/12/24(水) 19:16:54.66ID:wGhBI2uv

そんなのなくていいから、
女心を通訳してくれる技術はないのか！

0370デフォルトの名無しさん

2015/01/01(木) 11:06:11.14ID:dz5fPCT0

スレタイにある統計分析じゃない気がするが新しい技術に関心があればどうぞ。
記事が載った雑誌の方はPDFで観られるがキーワードが要る。(期間限定)

量子力学を応用した、未来のマーケティングシステム「Scanamind」
ttp://wired.jp/2014/12/15/scanamind/

未来を予測するマシン、量子コンピューターの「いま」
ttp://wired.jp/2014/12/29/next-world-01/

0371デフォルトの名無しさん

2015/01/09(金) 13:48:34.75ID:tzN2NpVd

ベイズ推定してパラメトリックモデルをつくって精度をあげるというのはどうだろうか

0372デフォルトの名無しさん

2015/01/09(金) 18:02:40.78ID:m5hKKjxj

>>370
こいつは胡散臭いよ。よくある固有値解析と同じアプローチ

0373デフォルトの名無しさん

2015/01/10(土) 08:37:08.80ID:FdhiEijf

>>371
それは既存のアプローチの再解釈に過ぎないように思えるが

>>372
鈴木一彦多すぎで検索できない
量子力学関係ねえし

0374デフォルトの名無しさん

2015/01/10(土) 08:54:32.21ID:8jyfhdtq

めっちゃ胡散臭いωωω

0375デフォルトの名無しさん

2015/01/17(土) 16:43:42.77ID:fG9fIK1g

Facebookがディープラーニングツールの一部をオープンソース化
http://jp.techcrunch.com/2015/01/17/20150116facebook-open-sources-some-of-its-deep-learning-tools/

0376デフォルトの名無しさん

2015/01/30(金) 14:34:43.39ID:u5MEK7ON

deeplearningって結局、統計学的知見は得られたの？

0377デフォルトの名無しさん

2015/01/30(金) 17:53:30.18ID:rs53QiHs

は？

0378デフォルトの名無しさん

2015/01/30(金) 21:12:27.05ID:OrLhiRKG

一年前に記事読んだときは結局何を計算してるのかよくわからんって感じだったから
今は何かわかったのかなって

0379デフォルトの名無しさん

2015/01/30(金) 21:53:46.52ID:EcZsMLGA

良く分からんけど精度良いとしか分かってない

0380デフォルトの名無しさん

2015/02/01(日) 06:30:48.19ID:VS9x/Tlq

主成分分析と一緒で解析する人次第

0381デフォルトの名無しさん

2015/02/02(月) 13:26:36.80ID:FhmYp/+4

解析するデータ次第やろ

0382デフォルトの名無しさん

2015/02/02(月) 15:09:39.70ID:GZwOlguo

自明のことをわざわざ言う必要はない

0383デフォルトの名無しさん

2015/02/02(月) 22:37:20.97ID:7JEkiT3n

LDAのperplexityってトピックの数が大きければ必ず下がるものではないよね？？
数学わかんないから誰かやさしく教えてください

0384デフォルトの名無しさん

2015/02/06(金) 17:39:32.10ID:vk/v/s7r

次元が高くなると学習が進まないのは
頻度論的に言うとサンプルが少なくなって精度が低下したってことなん？

0385デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 07:34:39.04ID:LUhuqUvX

みなさん機械学習の研究どうやってますか？
4月から機械学習の研究室に配属されますがやり方がわかりません！
調べた感じだとMathlabとかOpenCVとかTheanoを使うのがメジャーな感じでしょうか？

0386デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 08:45:32.56ID:3EMm43Vg

>>385
ツールや手法はごちゃごちゃ有るが、最後はエクセルに回帰する

0387デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 10:39:47.07ID:aXt54veO

>>385
R+Rのパッケージが一番楽だよ
CRAN R
で検索してみ

0388デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 10:44:09.46ID:aXt54veO

可視化機能も充実してるし日本語情報も大学で使われてるから豊富
パッケージも無茶苦茶多く
最新の統計処理もパッケージ化されてること多い

文書も結構しっかりしてるし
ネット検索して情報も豊富

そもそも表で管理するための機能がもともと組み込まれてるし。
データの入出力も1行の命令で可能
可視化は非常に機能充実しててパッケージ追加でさらに楽になる。

エクセルなんぞ面倒くさくてやってられないよ
Rを使い初めると

唯一の欠点は速度面に難があること(自分でプログラム組むとき)
それもC++と連携できるRCppとC++使えば改善は可能

0389デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 10:52:55.34ID:EqoPJgcS

RStudio(IDE)も使うといい

0390デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 12:17:13.82ID:3EMm43Vg

Rは確かに便利だが>>385は初心者だぞ？
いきなりR薦めるなよ。C++ってもうアホかと。

ツール覚える事より､分析慣れする事が第一段階。

俺の場合はESSでRとPYTHON使っているが、提出資料はEXCELでグラフ書き直してる

0391デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 12:18:58.82ID:aXt54veO

>>390
R使ったことないのか？
数行で機械学習処理できるのに

簡単なんだよ

0392デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 12:20:16.46ID:aXt54veO

>>390

R やりたいこと

でネット検索すりゃRでなんでもできるんだよ。

Excelにもっていってる方が難易度高いと思うぞ
ぜんぶRでやれよ

その方がずっと楽

0393デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 12:23:25.76ID:aXt54veO

Excel使うとすれば最初のデータCSV作成くらいだな。
それもOpenOfficeとかLibreOffice使うべき。
こっちは無料で使えるし。

0394デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 12:25:58.78ID:jv4VCfIz

つMathematica

0395デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 12:37:38.04ID:aXt54veO

Mathematica有料ソフトだろ
俺は数式処理はMaximaかPython+Sympyでやってる
無料ソフト最強

0396デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 15:29:56.98ID:PCep9HC+

>>385
論文読みながらガリガリとcでコーディングしてgnuplotに出力するだけでも卒業させてくれたよ
OpenCVやThenoを使うこと自体が何かの研究になるの？

0397デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 15:40:07.52ID:PCep9HC+

統計ってライブラリやパッケージがスグできるし、
蟻本に出てくるalgorithmほど時間掛けて学ぶ価値ないよね
気付いたら何もかも自動化されてシステム化されてるんだ

0398デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 15:59:43.26ID:aXt54veO

C と GNUPLOTなんかよりRの方がずっと楽なんだよな
データ読み込み1行
学習用と検証用データの分割1行
ライブラリの読み込み1行
機械学習1行
プロットに1行
検証に1行

多分6行くらいで処理とアウトプットと検証完了
いろいろ足しても10行くらいだろ

0399デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 17:15:07.85ID:GbXY/X9d

Rでgeta使えるの？

0400デフォルトの名無しさん

2015/02/07(土) 17:26:01.78ID:r78KVIL9

>>399
ググレやすぐ調べれるだろ

0401デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 00:00:45.59ID:cqjVArNv

Ｒってc++から呼べるの？

0402デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 00:13:52.82ID:sberwMHD

>>401
呼べるよ、ググろうぜ！
素直にR使った方が楽。C++と連携するならRからRcpp使うことを勧める。

0403デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 00:14:34.88ID:sberwMHD

>>401
C++からR呼ぶ処理を楽にするパッケージあるからそれ使うとちょい楽。

0404デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 00:17:43.79ID:5C4onH4p

スクリプトからC++を呼ぶほうがいいだろう。
ボトルネックだけ高速化したほうが楽で効果高い。

0405デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 00:19:11.75ID:sberwMHD

まずRだけでやってみて速度面で問題あるかどうか確認した方が良いかも
C++使うよりRだけの方がずっと楽だし

0406デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 00:20:07.63ID:sberwMHD

>>404
Rcpp使った方がスクリプトよりやりやすいと思うけどな

0407デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 00:52:46.82ID:cqjVArNv

いやoctave使ってるんだよ
octaveからc++は呼べるから、c++からＲを呼べる方法がいいんだ

0408デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 12:42:24.52ID:sberwMHD

>>407
OctaveをRから呼ぶパッケージもあるよ
OctaveとR似てるしRに移行した方がやりやすいよ
パッケージもOctaveよりずっと豊富だよ

0409デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 12:49:56.55ID:cqjVArNv

画像処理だからなぁ
基本はoctaveのほうがいいと思うんだけど

0410デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 12:53:54.35ID:sberwMHD

>>409
画像処理用のパッケージもR用複数あるけどな
画像処理ならOpenCVが俺は好きだな
RImageっていう今はメンテされてないパッケージが使いやすかった。
一行ソースに追加したらコンパイルインストールできたよ。

あとはImageMagickっていうツール
これでたいていのことできる

OpenCV使うならR->RCpp->C++かな
前探したときにはなかったけどOpenCV用のパッケージもできてるかも。

OpenCV使うならPythonの方が使いやすいかもしれん

RとPythonバイディング用のパッケージもあるし

書くの面倒になってきたのでここまで

0411デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 12:56:47.22ID:cqjVArNv

openCV嫌いだけどc++呼べるなら結局は使えるから
imageMagickは使わないな

0412デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 12:59:43.52ID:sberwMHD

>>411
OpenCV滅茶苦茶好きだけどな面白いよ
使ったことある？

0413デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 13:00:35.95ID:sberwMHD

>>411
最近のバージョンはC++よりになってかなり使いやすくなってる
cv::Mat使うとかなりスマートに書けるよ

0414デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 13:37:22.14ID:cqjVArNv

>>412
あるよ
c++のやつは何がおきるかわからんし明らかにおかしいアルゴリズムもあるので使わない

0415デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 13:43:39.89ID:5C4onH4p

OpenCVの実装は唯一でC/C++だろ。

0416デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 13:50:30.18ID:o2097BwH

>>415
バージョン上ってcv::Mat使用推奨になってんだよ
IpImagehogehoge を使うのが昔の作法。最後にメモリ開放しなきゃいけなかったろ？

0417デフォルトの名無しさん

2015/02/08(日) 13:51:02.77ID:o2097BwH

OpenCVよりImageMagickの方が大抵の処理で楽にできるけどね。

0418デフォルトの名無しさん

2015/02/09(月) 10:42:17.43ID:IY9ft/8O

みなさんありがとうございました。
やはりOpenCVとかを使うのがメジャーな感じですかね。
C++つらくないですか？
Matlaboや、Javaで使えるらしきEncogはどうですか？

0419デフォルトの名無しさん

2015/02/09(月) 11:07:18.93ID:u13wuA66

>>418
全部試したら良いんだよ
どれも似てんだし
それで決めろよ

0420デフォルトの名無しさん

2015/02/09(月) 11:07:56.79ID:u13wuA66

>>418
楽なのは絶対Rだよ

0421デフォルトの名無しさん

2015/02/09(月) 11:15:13.47ID:iJdyGTL3

python万能ですねわかります

0422デフォルトの名無しさん

2015/02/09(月) 11:39:19.36ID:u13wuA66

>>421
Pythonって選択も良いと思う
でもRの方が絶対楽

0423デフォルトの名無しさん

2015/02/09(月) 21:43:43.69ID:3TfHYWj8

perl1択

0424デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 00:25:26.64ID:jxT/nOm5

>>422
データ管理を考えなければ、その二つでいいと思う
手法中心ならＲが良いんじゃないかな。
両方ともデータが、あるていどＤＢで管理されていることが
前提とすればだけど。

0425デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 00:36:08.48ID:JI2tI4b+

>>423
遅くて日が暮れないか？
まあその面Ｒも一緒だけど
だた、それで済む内容なら問題ということなら
選択肢の一つだろうけど。

0426デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 00:37:40.65ID:JI2tI4b+

それで済む内容なら問題ということなら　＝＞　それで済んでいる問題なら

0427デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 00:41:35.56ID:XXPDVOKj

かなりのパッケージがC++とかで書かれてるよ
速度は思ってるほと遅くならないよRでも
自分で書くと劇遅くなるときあるけど
書き方で速度まったくかわってくるから

0428デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 10:50:12.35ID:VTIhuevF

>>424
データ管理を考えたら、何がいいのん？

0429デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 13:08:07.15ID:XXPDVOKj

>>428
データーベースでも良いけど
テキストファイルが一番楽じゃねーの？
データの持ちかたとか複雑さによるんじゃね？
CSVファイルがスプレッドシートで簡単にあつかえるし
CSVのテキストデータが一番楽じゃないの？

0430デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 14:07:43.23ID:RTRbhZ9b

>>429
自分の業務がその程度で済むなら、それでいいだろうし
Ｒでもなんでもいいだろ

0431デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 14:25:05.16ID:VTIhuevF

>>429
ありがとう
ただ>>424さんは
データ管理を考えなければその二つ (Python, R) でいいと思う、
と書いていたので、データ管理を考えた場合他に適当な
プログラミング言語があるのかと思い、聞いてみた

0432424

2015/02/10(火) 14:54:24.15ID:RTRbhZ9b

>>431
ごめん、無償ソフトを対象にしてそうなんで
それだと候補はないんじゃないかと思うんで、
書かなかった。
あるていどCSVでデータが、そろう程度であれば
その候補で行けると思う。

0433デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 15:11:38.83ID:sFl21ycU

SQLITE3で

0434デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 15:14:43.30ID:RTRbhZ9b

>>433
分析はＲ、あるていどのデータ管理はSQLITE3とか
めちゃくちゃなデータをCSVなどにそろえるのにPERLとか
そういうのが、こまった君になっちゃうんだよ。
学生や、研究ならいいけどね。

0435デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 15:32:47.03ID:XXPDVOKj

データーベース使いたいなら
PythonでもRでもなんでも
有名なデーターベース用のパッケージあるからそれ使えば良いだけだよ
MySQLとかSQLITE3とかPostgreSQLとか

この3つの中でいちばん手軽なのはSQLite3
俺も手軽だからこの3つの中ならこれが一番すき

テキストファイルでやって
それで不便を感じたらデーターベース使ってみたらどうなの？

0436デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 15:43:27.35ID:RTRbhZ9b

本業抜きで、いくつも覚えるってか

0437デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 15:43:28.31ID:DT8Q2G/U

データーは嫌い
データにして

0438デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 15:44:37.10ID:XXPDVOKj

>>436
これ使わなきゃだめってないだし
好きなようにしたら良いだろ
テキストが一番楽だよ

0439デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 16:48:27.52ID:RTRbhZ9b

>>438
個人ベースで使う分には、なんでも勝手でOK

>>437
でもね、現在の文部省推奨は「データー」にしましょってなっている
らしく、マイクロソフトもそれにできるだけ沿っているらしい。
とはいえ、推奨なんで強制じゃない。

昔は、データ、メモリ、インタプリタ、ユーザだったのが、
現在は、データー、メモリー、インタプリター、ユーザーなんよ。

でも違っても怒られないので好きに使って。

ちなみに、現在の文科省の国語審議会、外国語使用規則で
決まっています。

0440デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 16:50:54.21ID:XXPDVOKj

>>439
仕事でもちゃんと資料のこして
他の人が引き継げるようにしたら問題ねーよ
仕事のデータ全部データベースじゃねーだろ

0441デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 16:51:40.16ID:XXPDVOKj

>>439
お前の会社のやり方が全ての会社のやり方じゃねーから
エクセルばっかのとこもあるよ子会社で

0442デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 16:54:52.27ID:RTRbhZ9b

>>440
事務処理ソフトと同じ考えやね

0443デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 16:57:54.59ID:XXPDVOKj

>>442
担当のヤツが事故で死んでも
残ったヤツが引き継げりゃなんでも良いんだよ
お前は視野狭すぎ

0444デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 16:59:18.25ID:XXPDVOKj

酷いところは担当者が死んだら
引き継ぎ不可能のところもあるけどな

0445デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 17:13:52.85ID:+yudUjsj

管理省庁の経済産業省が「データ」だからなぁ
旧建設省vs文部省の建坪率vs建蔽率or建ぺい率と同じ

0446デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 17:30:08.32ID:RTRbhZ9b

>>445
個人的には、好きに使えばいいと思うんだけど。
経産省の話がでてきたので言うと、そこでは電子商取引の関係で、は厳しくなってきていて、以前からコンピューター、
メモリーに統一されてる。
さらに、統一化は進められている。

でも、自分たちでは混じってんでしょうね。

話は飛ぶが
電子取引で日本は日本で用語統一しないといけないんで
やっているだが、たとえば、車の座席につける幼児用のいす。
「幼児拘束装置」っていうんだよ。
これはオッたまげた。

0447デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 18:59:02.94ID:XXPDVOKj

>>445
客先に収めるなら
担当者の希望を聞いて
その形式でわたしたげろよ

0448デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 18:59:28.54ID:XXPDVOKj

>>446
俺は自分が突然死んでもなんとかなるようにしてたよ

0449デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 23:13:02.98ID:OC8tfwYa

>>432
ありがとうございます
データ管理まで統一して面倒見れるような環境は
無料では勧められるようなのはない、てことでしょうか
有料のってSprunkとかかな、それとも単にExcelとか

>>432
> 幼児拘束装置
ヒドイw
さいきん共通語彙基盤コア語彙なんてのが
公開されてましたが同じような目的ですかねえ
http://goikiban.ipa.go.jp/node756

0450デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 23:14:59.31ID:OC8tfwYa

幼児拘束装置は>>446でした

0451デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 23:27:32.30ID:yCYSfpHb

SASやSPSSしか使えない奴の無能っぷりは異常

0452デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 23:32:10.38ID:XXPDVOKj

Rの楽さを知らんなこいつら

0453デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 23:35:24.33ID:WgeykaVN

>>449
目的によって（もちろんコスト）でもわかれるでしょうけど、
手法研究ならR、特に統計的な面。
テキスト扱いならPerlにRなどの統計ソフトの組み合わせ。
データをそろえからというのは、あくまで業務の世界になってから。
本当に最初から最後「までだと、SASくらいしか選択肢はないと思う。

それで、データモデルや手法が決まったら、データベース化して
すきな言語で手法をつ繰り込めばいい。

あくまで、仕事で行う場合の話ね。

研究段階では、それにとらわれる必要はないですよ。

0454デフォルトの名無しさん

2015/02/10(火) 23:40:15.16ID:WgeykaVN

>>449
＞さいきん共通語彙基盤コア語彙なんてのが
＞公開されてましたが同じような目的ですかねえ

目的としてはそうだと思います

そろってくれば、分析ツールの選択肢増える。

0455デフォルトの名無しさん

2015/02/11(水) 00:05:21.25ID:UaxIFmoa

>>449
私の処理で紹介しておくと、Cじゃないと無理な加工とテキスト処理は
主にSASで処理し、マイニング処理や統計手法系は主にRを使ってます。
SASのマイニングツールは使うことはなく、必要時には基本機能で
作成するかRで作成。

0456デフォルトの名無しさん

2015/02/11(水) 00:08:00.91ID:UaxIFmoa

ちょっと文言修正

＞必要時には基本機能で
＞作成するかRで作成。

＝＞必要時にはSAS基本機能で
作成するかRで作成。

0457デフォルトの名無しさん

2015/02/11(水) 00:10:12.89ID:kv+LOhDJ

おまえのことに興味ネーけどな

0458デフォルトの名無しさん

2015/02/11(水) 00:12:33.88ID:UaxIFmoa

もう一つ追加。
ここのスレに来る人ほとんどがそうだと思うけど
用意されたマイニング手法は使うことく、自分で。
作るというレベルの場合での話として聞いてください。

0459デフォルトの名無しさん

2015/02/11(水) 00:21:04.89ID:1eUi5Fba

>>457
あなたが、どういうのが必要か話せば
だれかが答えてくれるんじゃないか？

0460デフォルトの名無しさん

2015/02/11(水) 00:36:41.40ID:gttZPXQI

>>453
>>455
ありがとうございます
私は独学なのでどうしても視野が狭く
なりがちなので勉強になりました

0461デフォルトの名無しさん

2015/02/11(水) 00:44:49.97ID:kDsDaCCB

低水準言語で研究なんて人員に余裕があるとこじゃないとできないよ～

0462デフォルトの名無しさん

2015/02/11(水) 00:49:05.95ID:1eUi5Fba

>>461
研究は自分が好きなものでやればいいだけ

0463デフォルトの名無しさん

2015/02/11(水) 00:51:08.31ID:1eUi5Fba

実務に入ったら研究じゃ出てこないような複雑なデータに
出会え得るから楽しみにしときなさい

0464デフォルトの名無しさん

2015/02/11(水) 00:56:56.43ID:kDsDaCCB

>>462
計算コストが高い研究って結局グーグルみたいなとこじゃないとできないよね

0465デフォルトの名無しさん

2015/02/11(水) 01:07:39.11ID:1eUi5Fba

>>464
おそらく、大変大きな勘違いをしてますよ。

0466デフォルトの名無しさん

2015/02/15(日) 15:49:13.20ID:7x2qoHTf

randomforestって連続値の変数使っていいの？

0467デフォルトの名無しさん

2015/02/15(日) 21:35:34.50ID:hy9IgYO3

>>466
ええべ。

0468デフォルトの名無しさん

2015/02/16(月) 13:53:04.66ID:o++XRcKa

dropoutってpre-training時にもユニット抜きますか？

0469デフォルトの名無しさん

2015/02/16(月) 19:04:07.41ID:WOe315hy

？

0470デフォルトの名無しさん

2015/02/16(月) 21:23:06.36ID:7zClwhsc

イミフすぎてワロタ

0471デフォルトの名無しさん

2015/02/17(火) 00:07:12.68ID:Z83PGDWD

イミフですいません
AEを使ったDeep Learningを実装しているんですけどDropoutでユニットを抜くのはBPを使った全体の学習時とAEを使った層ごとのpre-training時の両方で行うのでしょうか

0472デフォルトの名無しさん

2015/02/17(火) 00:36:46.25ID:zUtExSdv

>>471
実績あるパッケージになってるもの使えよ
自分で組むのは信頼性低い
公開されてるものは多くのユーザーでバグ出しされてるし

0473デフォルトの名無しさん

2015/02/17(火) 06:49:05.74ID:bI/Xav4M

svmlightってラグランジゅ乗数どうやって求めてるの？
最急降下法？

0474デフォルトの名無しさん

2015/02/17(火) 09:52:03.34ID:zUtExSdv

>>473
アルゴリズムもろくにわかってなくて
調べれないようなアホは人の作ってくれたパッケージ使っとけよ

0475デフォルトの名無しさん

2015/02/17(火) 10:39:36.63ID:CBC6fLzL

>>474
調べたから聞いてるんだが？
svmlight作者の本買って読んだが既存の手法で解けるとしか書いてなかったんだよ

分かる人いない？

0476デフォルトの名無しさん

2015/02/17(火) 12:04:32.21ID:lK0vLXPW

調べろっていうのはソースコードを見ろってことなんだが

0477デフォルトの名無しさん

2015/02/17(火) 12:22:23.04ID:1kYivmur

めんどくさいお

0478デフォルトの名無しさん

2015/02/17(火) 12:31:19.43ID:NIs8LiDa

>>474
分からなくて答えられないときは、俺みたく黙ってろや！
シバくで、しかし！

0479デフォルトの名無しさん

2015/02/17(火) 15:45:15.62ID:zUtExSdv

>>478
そんなことすら調べれんアホは
賢い人でプログラム作るの上手な人が作ったもの
使っとけ！
頭弱すぎ野郎！

0480デフォルトの名無しさん

2015/02/17(火) 17:46:58.42ID:bI/Xav4M

(´°̥̥̥̥̥̥̥̥ω°̥̥̥̥̥̥̥̥｀)

0481デフォルトの名無しさん

2015/02/17(火) 18:37:33.08ID:FAYl36JB

答えた上で言え、と思います

0482デフォルトの名無しさん

2015/02/17(火) 18:48:35.19ID:NIs8LiDa

>>479
なにコラタココラ

0483デフォルトの名無しさん

2015/02/17(火) 19:15:50.11ID:7HpB5b+x

シバくとかできもしないことをいうのは恥ずかしいと思わないのかね。

0484デフォルトの名無しさん

2015/02/18(水) 12:13:09.47ID:Mv0snjOS

>>481
これがゆとり脳か

0485デフォルトの名無しさん

2015/02/18(水) 12:52:03.39ID:dLcDO6Hk

>>482
しらべる頭もないのにヒツケーな
アホ学生が宿題か課題のレポートができないよモードか？

0486デフォルトの名無しさん

2015/02/18(水) 18:23:38.27ID:mNlNVJ9p

>>485
ま、そんなところだ。色々な人に聴きまくって、なんとか出鱈目なロジック作って切り抜けた。
そのうち公開するから使ってくれよ。

これからもよろしくな！

0487デフォルトの名無しさん

2015/02/18(水) 18:28:10.87ID:mNlNVJ9p

結局、縛りの持たせ方がプログラミングと演繹では違うんだよな。ここを理解したら何とかなった

0488デフォルトの名無しさん

2015/02/18(水) 18:41:53.27ID:mNlNVJ9p

>>484
正直、きのうはテンパっててゆとり無かった。これからは心にゆとり持って書き込むよ

0489デフォルトの名無しさん

2015/02/18(水) 19:21:28.40ID:dLcDO6Hk

>>488
同級生と協力しろよ
なんで孤軍奮闘してんだよ

0490デフォルトの名無しさん

2015/02/18(水) 19:22:36.94ID:dLcDO6Hk

>>488
先輩に頼めば過去の情報らえるだろ
高級菓子もっていって情報らえ
それを同級生に配布しとけば
協力者が増える
ほとんど屑で情報あげても役にたたんけどな

0491デフォルトの名無しさん

2015/02/19(木) 18:37:04.46ID:60zSF0h7

知ってるなら教えてあげればいいのにい

0492デフォルトの名無しさん

2015/02/20(金) 02:47:35.06ID:OClAnqlx

>>491
学校の課題は自分でやるものなんだよ

0493デフォルトの名無しさん

2015/02/20(金) 07:47:31.48ID:epA8/MQz

491＝小保方予備軍がこんなところにも湧いているのか
早稲田かな？

0494デフォルトの名無しさん

2015/02/20(金) 16:55:46.52ID:XB9D2J8d

さっさと教えてやれよボケナスが！！！

0495デフォルトの名無しさん

2015/02/20(金) 20:20:42.14ID:4W8e2oTx

>>494
Ｒのパッケージしか使えない奴に込み入った解析は出来ない！だから、あんまり追い込んでやるなよw

0496デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 08:53:24.12ID:biGU8Wyj

情報があふれてる使うの楽チンなRさえまともに使えないのが
ここのスレの住人

0497デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 08:55:03.32ID:biGU8Wyj

学生のくせに宿題自分でできない
おバカ学生もこのスレにわく
そんな課題に意味なくその過程に意味あるのに
なんでも調べて出来るようになることが重要

その課題自体をやれることに意味ないことにはやく気付けよ

0498デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 08:58:11.07ID:naHue2Us

1999年頃にはもう宿題はネットからコピペでってのが定着してたな

0499デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 09:15:26.47ID:biGU8Wyj

普通に授業うけるか
授業を真面目に聞かなくても
教材まともに勉強したら
できないほうが頭弱すぎなんだけどな

0500デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 09:19:20.57ID:naHue2Us

最近ひどいらしい

日本の識字率は100％じゃない？　男性教諭の実感 2015/2/17 16:00
http://dot.asahi.com/aera/2015021600044.html

じわじわと広がる日本社会の格差。それは教育にも多大な影響を与えている。

「日本は識字率100％ではないのではないか」
関西の公立中学校で社会科を教える男性教諭Aさん（39）は、そんな疑問を持っている。
授業で生徒に教科書を音読させると、漢字をほとんど読み飛ばす。
自分の住所も書くことができない。そんな生徒はクラスに1人、2人ではない。
(略)

0501デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 16:34:14.98ID:86Y68fKQ

それは、奇怪学習の話だな。

0502デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 16:41:02.53ID:L/EXZZOc

だれうま

0503デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 17:15:22.43ID:RZDm92xd

pythonってなんで機械学習で使われてるの？
スクリプト言語だから遅くて機械学習には不利みたいなイメージあるんだけど

0504デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 17:56:49.44ID:3ax201g9

theanoが使えるから

0505デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 18:05:04.80ID:caP+6x4M

>>503
Pythonが好まれるのはプログラミング言語として素性が良く、プログラミングの専門家でなくても使えて
理解しやすく (もともと教育向け)、いろんなライブラリが利用できるからだと思う。スピード面でも
中間言語方式で決して遅いとは言えないだろう。実際、うちではバッチ的な処理でPythonを使ってる。

それに業務全体で考えると、問題領域の認識から始まって、モデリング、データ前処理、コード作成、
シミュレーション実行、結果の評価、報告と言うような人が関わるプロセスを何度も繰り返すので
計算機の上でコードが動いている時間だけで語れない。Pythonは全体としての効率が優れると思う。

0506デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 19:12:52.72ID:biGU8Wyj

パッケージのソースを確認した方が良い
Pythonでパッケージ書かれてるとはかぎらん
C++との連携やりやすいようなパッケージが色々ある
BoostライブラリのPythonバインディングが比較的使いやすい気がする

0507デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 19:14:25.33ID:biGU8Wyj

Python + IPython + 色々
でMatlab的な使い方やMathematica的な使い方が可能になっとる
それに機械学習用のパッケージくみあわせれば...
説明が面倒くさくなってきた

0508デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 19:41:53.76ID:W7t+/4HH

RでrandomForestを使ってるんですけど
baggingの方がノイズに強いらしいのでrandomForestではなくてbaggingをやりたいんです。
randomForestのmtryを限界まで上げればbaggingと同じになりますか？

0509デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 20:27:24.61ID:86Y68fKQ

>>503
基本でかいデータについてはDBを前提としてるので

>>507
組み合わせて使うのは、後々考えても避けたいよね

0510デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 20:51:31.03ID:biGU8Wyj

>>508
やってみろよ
すぐに出来るんだし

>>509
使ってみてから批判しないとね
使いやすいんだし
速度もそこそこ

0511デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 21:18:01.88ID:8T7nI862

いろいろ使わないとできないという人たちは大変だな

0512デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 23:28:57.05ID:biGU8Wyj

>>511
簡単なんだよ
情報あふれてんだし
試せよ
どれもそんなにかわらん
おたがいに真似しとるから

面倒ならRが楽なんだから全部Rでやっとけよ

0513デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 23:31:10.52ID:YiWR5syz

下半身のために活用したいorz
そういうデータは出会い系サイトにワンサカあるのだろうけど・・・・。
アプローチ数がある程度無いと(n>10?)ベイズと言えども厳しいのだろけどorzorz

0514デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 23:41:29.47ID:8T7nI862

>>512
>Ｒが楽なんだから全部Rでやっとけよ

なんとそれで済む範囲での話してたんだ

0515デフォルトの名無しさん

2015/02/21(土) 23:47:30.67ID:v1GyV++i

>>513
自分の官能に勝るものはない！
かも。

0516デフォルトの名無しさん

2015/02/22(日) 05:30:42.50ID:xsY5Mggt

しね

0517デフォルトの名無しさん

2015/02/22(日) 14:31:22.80ID:NosMaaCv

>>514
それがRのパッケージになってないなら
そのツール選択しろよ
使い方の骨組はほんどかわらん

0518デフォルトの名無しさん

2015/02/22(日) 14:33:49.45ID:NosMaaCv

どれも似てんだから
面倒くさがらずに
ちょっと使ってみて比較しろよ

本当情報弱者ばっかだなこのスレ

0519デフォルトの名無しさん

2015/02/22(日) 14:53:23.06ID:TfAgRNIZ

Rが直接DBアクセス出来ないってこと？それって変じゃない？

0520デフォルトの名無しさん

2015/02/22(日) 18:52:18.91ID:NosMaaCv

できるよ

0521デフォルトの名無しさん

2015/02/23(月) 01:28:49.99ID:uzghiczl

>>519
できるよ、取ってきたものに対していろいろできる。
逆に無いと扱える範囲は限定される。

0522デフォルトの名無しさん

2015/02/23(月) 05:23:12.47ID:vR7r0iQ7

>>519
直接は出来ないわよ。ドライバ経由か、SOAP/REST通信
だからゲロ遅
本気でBIG DATA使うプロはこんなの使わない。

描画エンジンだけ呼び出す感じだよね。
あとはたまにreshape使う位かな

0523デフォルトの名無しさん

2015/02/23(月) 08:59:11.75ID:5U/A50cW

>>522
そうですね
手法開発に便利という位置づけ。それも手法次第だけど
統計的なものの手法研究には向いている。実装はやりたいこと
次第でそのまま使えることも、書き換えることも。
メリットは無料だから。

0524デフォルトの名無しさん

2015/02/23(月) 16:06:18.20ID:X/ddqoE4

面接とかある？

0525デフォルトの名無しさん

2015/02/23(月) 16:23:16.40ID:QDxEo34K

これね
http://daily.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1424583177/

0526デフォルトの名無しさん

2015/02/23(月) 23:44:55.16ID:zB5CbQDo

この板でレスすんなよ、池沼

0527デフォルトの名無しさん

2015/02/24(火) 09:02:06.87ID:k1VrBQn1

GLSLよりHLSLのほうが開発効率高いのでは？

0528デフォルトの名無しさん

2015/02/24(火) 17:39:13.88ID:k1VrBQn1

Emergence of simple-cell receptive field properties by learning a sparse code for natural images
http://www.cs.ubc.ca/~little/cpsc425/olshausen_field_nature_1996.pdf
このスレの住人的にはスパース表現ってどうなの？
画像処理では成功してるようだけど

0529デフォルトの名無しさん

2015/02/25(水) 22:43:01.69ID:2by7yp2B

この分野を研究するにはどこの大学院のどこの研究室だと思う？
俺は筑波だと思う。

0530デフォルトの名無しさん

2015/02/26(木) 07:01:14.29ID:Msso4ZG7

東大か京大か奈良線か

0531デフォルトの名無しさん

2015/02/26(木) 09:50:56.15ID:EyqmRpoR

最後鉄道になっとるがな

0532デフォルトの名無しさん

2015/02/26(木) 11:14:00.82ID:rJrYfait

Naist

0533デフォルトの名無しさん

2015/02/26(木) 16:20:48.76ID:4rHd7HAV

Google

0534デフォルトの名無しさん

2015/02/26(木) 19:05:02.03ID:cGnKpNs3

大学院行ってるって言っても
奈良先端とかだと一般人には理解されにくい

0535デフォルトの名無しさん

2015/02/27(金) 08:08:03.32ID:ZizjQEXQ

日本製のツールが無いってことは、日本でやってる研究はママゴトレベルって事かなorz

0536デフォルトの名無しさん

2015/02/27(金) 09:07:11.65ID:1l5z9oSF

奈良先端だとnttコミュ研？

0537デフォルトの名無しさん

2015/02/27(金) 09:08:41.51ID:cP25/4mO

つくばはSoftEther産んだのにね

0538デフォルトの名無しさん

2015/02/27(金) 18:45:18.56ID:7wEMQLoY

>>535
無いことはないけど、趣味みたいなものばかり。
残念ながらアジアでもこの分野では日本はTOPとは言えないし。
頑張らないとね。
この分野の大学別の論文参照件数みれば、アジアで
シンガポール、台湾、中国、韓国、香港がそれぞれ複数の大学が
100位以内にランクインしてるのに、日本は東大がかろうじて
100位同等にランクインだけ。200位以内には１校も入っていない。
これが現実。
ほかの分野はほとんど日本が上位なのにね。

0539デフォルトの名無しさん

2015/02/28(土) 04:39:38.05ID:xGVFiRYb

日本人の研究者はツールを公開しないのが多い

0540デフォルトの名無しさん

2015/02/28(土) 10:49:42.68ID:1nuig21R

>>539
言い訳すんな見苦しい
素直に現実を認めろ

0541デフォルトの名無しさん

2015/02/28(土) 11:00:23.63ID:j5d61nKt

>>540
俺の場合、分析結果が成果であり、中間生成物であるプログラムはスコープ外
だから公開とかは考えてないよ
公開するなら、ソース整形したり汎用化した上、ドキュメントも作らないといけないじゃん。更に問い合わせ対応とかもありそう。

そんなものに俺の時間は使えない。食料難がすぐそこにまで来てるから、俺は自分の研究以外に時間を費やせない。

なのに2ちゃんねるしてるパラドクス

0542デフォルトの名無しさん

2015/02/28(土) 13:01:00.45ID:JYQdrmRY

biorubyなんて、研究費の無駄遣いで作られた産物じゃないの？

0543デフォルトの名無しさん

2015/02/28(土) 17:03:04.75ID:QbpHqzLh

>>542
そもそも、それしられてない。
特化したものだろね。
それはそれで必要なんだろうけど、どちらかというと、
そういうのばかり。

0544デフォルトの名無しさん

2015/03/01(日) 17:13:34.35ID:spYgI90N

MinHashって日本語で良い解説なくて理解がいまいちだったが把握できた気がする。
次元圧縮の一手法なんだな。大局的分析が不要な。
これで成立するなら既存の巨大行列から始める圧縮は衰退するかも?

これであってる?
集合{ A1 , A2,, ・・・} と{ B1 , B2,, ・・・}が似てるかを、値が整数値のハッシュ関数fを用意して、
集合{ f(A1) , f(A2),, ・・・} と{ f(B1) , f(B2),, ・・・} の比較に持ち込む。
ここでかなり情報は失われているが、さらに大胆にそれらの最小値だけを取り出して比較するのがMinHash。
これだと情報がなくなり過ぎてるのでハッシュ関数を必要に応じて複数用意する。

0545デフォルトの名無しさん

2015/03/02(月) 11:26:33.26ID:Jdzp/AqX

俺の理解と違う

0546デフォルトの名無しさん

2015/03/03(火) 00:24:58.57ID:mkNkU9k7

近年俄に注目を浴びている深層学習（deep learning）の基本構造は，大雑把に言ってしまうならこのスパースコーディングモデルを何層も重ねたものである．
http://www.brl.ntt.co.jp/people/terashima.hiroki/paper/terashima2014sparse.pdf

スパースコーディングモデル強いんだな

0547デフォルトの名無しさん

2015/03/03(火) 12:38:52.01ID:MTEiuY4+

なんで過去に言われたことをわざわざ別の言葉で表現するんだろう

受容野の応答がgaborフィルタみたいだとか、David Marrとか、
人の認識機構に物体のエッジに対して方向性を持ったフィルタがあるようだ、とか
散々言われてきたよね

0548デフォルトの名無しさん

2015/03/03(火) 17:52:39.32ID:KaeSrqvm

対象にしている分野領域との関係なのかな？

それとも、名誉欲で名前売りたい。

どちらかでしょ。

0549デフォルトの名無しさん

2015/03/03(火) 20:47:14.67ID:mkNkU9k7

>>547
スパースコーディングは基底を計算する事を言うから

0550デフォルトの名無しさん

2015/03/04(水) 01:53:07.08ID:0Xtj1QrT

頭がスパースなんで、ようわからん。

0551デフォルトの名無しさん

2015/03/04(水) 05:28:04.63ID:BfpDhGEH

つ赤味噌

0552デフォルトの名無しさん

2015/03/04(水) 12:03:55.43ID:OvqxGD7q

>>549
分かっていない奴乙

0553デフォルトの名無しさん

2015/03/04(水) 20:41:37.84ID:HM6SwUc2

>>552
スパースコーディングした結果がgaborフィルタと同様だったって話だぞ？

0554デフォルトの名無しさん

2015/03/05(木) 05:44:52.79ID:f7mkzvZv

何も分かっていない小学生でも適当に>>552のようなことを言って煽ることはできる

0555デフォルトの名無しさん

2015/03/05(木) 10:22:44.56ID:tytuqA5/

これってDavid Marrの研究を剽窃しただけ？

0556デフォルトの名無しさん

2015/03/05(木) 13:14:35.73ID:nyPqR+yd

違う。
David Marrは生物学的立場からの研究。

画像のスパース表現、つまり任意の画像を基底となる少数の画像の線形結合で表現したらgaborフィルタと同様になった
っていう研究はこれ
↓
Emergence of simple-cell receptive field properties by learning a sparse code for natural images
http://www.cs.ubc.ca/~little/cpsc425/olshausen_field_nature_1996.pdf

スパース表現は少数の基底を用いてデータを表現することを言うわけで、線形結合に限るわけじゃない

0557デフォルトの名無しさん

2015/03/05(木) 15:10:09.26ID:tytuqA5/

Pentlandのeigenface以後のゴミ論文なんか出してくんな
画像の構造を局所的に捉えるか大域的に捉えるかの違いだけだ
そのeigenfaceだってKirbyの二番煎じだし
多重解像度解析とwaveletの組合せも同じ事の繰り返しだ

0558デフォルトの名無しさん

2015/03/05(木) 15:39:11.88ID:nyPqR+yd

>画像の構造を局所的に捉えるか大域的に捉えるかの違いだけだ
だーからそれに違いはねーって
全部含めてスパースコーディングって呼んでんだよ

0559デフォルトの名無しさん

2015/03/06(金) 12:36:52.19ID:rAv9n4GI

スパース厨うぜえ

0560デフォルトの名無しさん

2015/03/06(金) 14:05:39.72ID:m0y6UHIj

MinHashは粗くいい加減な方法で新基軸を作る方法だろ?
主成分分析は正確な方法として。
MinHashのハッシュ関数がひとつであればいきなり一次元へ圧縮できるわけで。

0561デフォルトの名無しさん

2015/03/06(金) 14:26:24.32ID:m0y6UHIj

主成分分析でm次元ベクトルXをn次元に変換したものを( m( 1, X ), ・・・.mh( n, X ) ,)としたとき
これはいい加減な方法で次元圧縮してるminhashと同じだろう?

minhash
2つの集合 X, YのJaccard係数を，Jac( X, Y) とする．
MinHashは適当なハッシュ関数を利用し，集合中の各要素のハッシュ値を求め，その最小値を m(h, X) とした時，
m(h, X) =m(h, Y)となる確率は Jac( X, Y)と一致することを利用し，このJaccard係数を推定する．
複数のハッシュ関数を用意しそれらの間で一致した割合を求めると，それはJac( X, Y) に近づく．
また，実際のハッシュ値を保持せずに，ハッシュ値の最下位のビットのみを記録したとしても，衝突分を差し引くことで，Jaccard係数を求めることができる[Ping2010] ．
http://jubat.us/ja/method.html

0562デフォルトの名無しさん

2015/03/06(金) 15:19:33.96ID:7hSPkkPD

片山Uzeee

0563デフォルトの名無しさん

2015/03/08(日) 12:27:22.10ID:4lDqmrNi

低解像度の二次絵を絵柄を学習して高画質に変換する技術ないですか？

0564デフォルトの名無しさん

2015/03/09(月) 22:36:57.13ID:J9cbWgTn

Amazonのリコメンデーションで知ったのだが学生、技術者向けにシリーズがでるそう。
4月分は次の4冊。この先、全29巻も予定されているが既存の書籍とどう棲み分けるのだろう。

深層学習
オンライン機械学習
機械学習のための確率と統計
トピックモデル

機械学習プロフェッショナルシリーズ（全２９巻）
ttp://www.ms.k.u-tokyo.ac.jp/2015/MLseries.pdf

0565デフォルトの名無しさん

2015/03/10(火) 10:15:20.46ID:tG1daNdD

全部見たいけど誰が書くのかな

0566デフォルトの名無しさん

2015/03/10(火) 10:17:33.82ID:tG1daNdD

よくみると著者かいてあるな

0567デフォルトの名無しさん

2015/03/11(水) 12:34:05.12ID:/LbzyNZ7

BSの放送大学で20時から「データからの知識発見」やってる
今夜は第4回

0568デフォルトの名無しさん

2015/03/11(水) 12:53:16.59ID:0wRwUdte

地上波でやってるだろ

0569デフォルトの名無しさん

2015/03/11(水) 12:53:55.12ID:/LbzyNZ7

>>568
田舎じゃやってないので

0570デフォルトの名無しさん

2015/03/11(水) 16:44:28.97ID:6tE0XEqn

聴講生になれば、ネットでも見られるんだけどね。

0571デフォルトの名無しさん

2015/03/11(水) 22:01:31.43ID:fZWFajxa

>>567
第4回楽勝だったけど、録画した第3回が難しかった。
第5回はまだ見てないが主成分分析だったな

0572デフォルトの名無しさん

2015/03/21(土) 04:57:51.25ID:bP06MG4q

GPUまで持ちだしてまで、deep learningで何するわけ？
露頭に迷ったときは、PHPでfannかsvmで十分なんだよね

0573デフォルトの名無しさん

2015/03/21(土) 04:59:57.94ID:bP06MG4q

>>546
下らねぇコラムだこと

0574デフォルトの名無しさん

2015/03/22(日) 04:40:19.71ID:gw0VLV6T

cheap learning　まででいいだろ。

0575デフォルトの名無しさん

2015/03/22(日) 11:33:12.87ID:GNbcKMOK

>>572-573
池沼ｗ

0576デフォルトの名無しさん

2015/04/02(木) 23:11:04.13ID:AsSQmosq

deep learningって中間層のノードが増えてるみたいだけど、どうして初期のニューラルネットはそれがうまく行かなかったの？
今は食わせるデータが超大量になったから中間層のノード増加が有効に働くようになったの？

0577デフォルトの名無しさん

2015/04/02(木) 23:17:31.81ID:Jp+fEhAy

>>576
中間層に構造が入ってる（適当）
http://www.slideshare.net/nlab_utokyo/deep-learning-40959442

0578デフォルトの名無しさん

2015/04/03(金) 01:41:35.49ID:fzer+KzR

機械学習ってもういかに次元を減らすかが設計思想として優先度高い
拘束条件の取り方っていうか

0579デフォルトの名無しさん

2015/04/03(金) 01:50:25.60ID:kWaQKCkP

カルマンニューロなどの発展型かと思ってたよ

0580デフォルトの名無しさん

2015/04/03(金) 09:15:12.46ID:x7gEsJPj

>>577
ありがとう。いくつかの要因があって急速に発展してるわけだね。

0581デフォルトの名無しさん

2015/04/03(金) 10:34:47.86ID:2+aPFBzG

>>578
アプリオリな知識だね

0582デフォルトの名無しさん

2015/04/03(金) 11:14:06.38ID:yoKoRszp

エキスパートシステムに逆戻りか

0583デフォルトの名無しさん

2015/04/03(金) 15:46:03.56ID:1AHy5fM3

deep learningでprolog処理系を作るのか。クールだな

0584デフォルトの名無しさん

2015/04/03(金) 15:51:38.40ID:jT27wjta

情報幾何は機械学習に役に立つの？

0585デフォルトの名無しさん

2015/04/03(金) 23:24:24.23ID:r+0zeEBB

>>584
学習できるドメインのクラスを証明するには情報幾何が必要

0586デフォルトの名無しさん

2015/04/03(金) 23:30:52.31ID:HvtlE+dY

>>585
文献おせーて

0587デフォルトの名無しさん

2015/04/05(日) 08:16:23.30ID:4nn8wKW5

甘利先生周りを調べればよい

0588デフォルトの名無しさん

2015/04/05(日) 11:22:32.61ID:pEcsFoSk

なんか怒られそう（笑）

0589デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 00:18:36.26ID:XN2ikOHG

甘利の本はとても高い！

0590デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 00:28:17.34ID:RJanBG3J

情報幾何学の新展開は安いぞ

0591デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 14:03:11.21ID:X9nCsiZD

hopfiled network（藁

0592デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 16:04:58.97ID:axBAmAdD

激ﾑｽﾞで全然分からんかった...>>情報幾何学

0593デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 16:20:24.49ID:EluQw0m1

知らないが必要ないなら後回しでいいし、必要なら勉強したらいい。

0594デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 16:37:22.35ID:3fwy1svr

プログラム書くには関係ないだろ、理論に興味があれば別だが

0595デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 16:58:36.66ID:EluQw0m1

これは理論物理、数学だな。
これで思い出したが。相対性理論と似てるならその違いを教えてくれ。
理論物理で有名な、ゲージ理論と相対性理論と結びつけるAdS/CFT対応(ゲージ／重力双対)の類似物はあるのか教えてくれ。

情報幾何の基礎概念長岡浩司（電通大）
http://www.sci.osaka-cu.ac.jp/~ohnita/2006/inf_geom/sos_dan/01_nagaoka_0403.pdf

0596デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 17:04:53.40ID:3fwy1svr

関係ない

0597デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 17:22:25.24ID:EluQw0m1

>>596
どっちもリーマン多様体の話。リーマン多様体といえば相対性理論くらいしか応用例がないほどの結びつきと思うが。

http://www.sci.osaka-cu.ac.jp/~ohnita/2006/inf_geom/sos_dan/01_nagaoka_0403.pdf
その中で今回は一番基本的且つ重要と思われるFisher計量（と云われるRiemann計量）とα-接続（と云われるaffine接続）、
これらは確率分布を要素とする多様体上にのる、の話をしたい。

0598デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 17:29:45.85ID:X9nCsiZD

hopfieldやゲージ理論って、データマイニングする上で何の役に立つの？

0599デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 17:55:22.89ID:EluQw0m1

仮に一般化する、条件を緩めることで相対性理論と繋がるならその知識・人材を取り込める。
幅が一気に広がる。

0600デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 18:16:18.48ID:EluQw0m1

一般化してもどうやっても繋がらないなら相対性理論(の前提)の方を情報幾何に近づけて相対性理論が成り立つのかでもいい。
自分でやれは無理。昔から相対性理論を勉強したいと思っていたがしなかったのでどちらにも詳しくない。
結びつくなら勉強する動機付けになる。

0601デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 19:10:57.86ID:tGypevtj

R言語で、書いたプログラムってGPLの影響あるのかな？

0602デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 20:34:41.71ID:Ao1TJlem

>>597
最下行がみえんかった、広告のせいだ、すまん

0603デフォルトの名無しさん

2015/04/06(月) 22:52:37.03ID:i1gjS2rL

またに

0604デフォルトの名無しさん

2015/04/07(火) 14:01:51.89ID:jgN7fbKH

計算機の世界に物理現象が関係あるわけがないだろう
どうせ記法を借用しているだけだ

0605デフォルトの名無しさん

2015/04/07(火) 17:56:38.85ID:VYkVDEox

オススメに入ってきたのでいつか買おうとカゴに入れっぱなしだが
ファインマンが書いた「ファインマン計算機科学」が
物性科学と計算可能性の方面を考察していて面白そうではあるな。

0606デフォルトの名無しさん

2015/04/07(火) 19:35:34.49ID:l/r6bl2d

>>604
そもそも物理現象に数学が関係あることに疑問を持とう!

0607デフォルトの名無しさん

2015/04/07(火) 21:32:10.19ID:+Kw7vBhS

もたねえよ
近似してるだけだから
微分方程式も出てこない分野で物理法則が根拠を持つかよ

0608デフォルトの名無しさん

2015/04/07(火) 21:41:59.08ID:9CBsbU69

>>606
おいおいおい

0609デフォルトの名無しさん

2015/04/07(火) 22:05:47.87ID:+Kw7vBhS

死ぬわアイツ

0610デフォルトの名無しさん

2015/04/08(水) 22:05:22.45ID:zRg55zlb

>>607
物理現象を数学で近似できると信仰してるのが物理学者ですよ
近似できる根拠がないので信仰

0611デフォルトの名無しさん

2015/04/08(水) 22:26:59.49ID:pV/hMeSN

何いってんだお前

0612デフォルトの名無しさん

2015/04/08(水) 22:31:52.27ID:pV/hMeSN

http://toloverulove.blog121.fc2.com/blog-entry-3088.html

0613デフォルトの名無しさん

2015/04/13(月) 10:53:43.49ID:MZKazo/5

Amazon Machine Learning – Make Data-Driven Decisions at Scale
https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-machine-learning-make-data-driven-decisions-at-scale/

0614デフォルトの名無しさん

2015/04/13(月) 17:37:27.89ID:yfbr/3Mk

形態素解析って畳み込みでできないのかね

0615デフォルトの名無しさん

2015/04/13(月) 19:14:33.47ID:xeB/lm5m

?

0616デフォルトの名無しさん

2015/04/14(火) 16:53:10.60ID:WNWP/99F

暗号の研究してるんですがシードと生成された擬似乱数の間の相関を探すために機械学習を用いるってのは無謀ですかね？

0617デフォルトの名無しさん

2015/04/14(火) 17:57:44.62ID:dceTyaYQ

本当に研究しているのか？

0618デフォルトの名無しさん

2015/04/15(水) 13:11:52.76ID:dAZ2doOV

研究段階なら試して見れば良いんじゃね？

0619デフォルトの名無しさん

2015/04/15(水) 21:30:45.33ID:nP98P1fD

どういうアルゴリズムでも基底の数を最小化するようにしていけばいいのかな

0620デフォルトの名無しさん

2015/04/20(月) 12:23:56.97ID:kK5NTkAl

AICのことをいいたいのか？

0621デフォルトの名無しさん

2015/04/20(月) 21:44:12.20ID:J2HjqGk4

http://fastml.com/running-things-on-a-gpu/
SVMをGPUで動かすプログラムが５つもあるようだけど
どれが一番高速なの？

機械学習の分野はCUDAばっかりでOpenCLは使われてないの？

0622デフォルトの名無しさん

2015/04/20(月) 21:50:07.78ID:xXuWQISH

全員がGPU買うわけじゃないし…

0623デフォルトの名無しさん

2015/04/21(火) 15:52:54.33ID:I81P41nq

https://github.com/niitsuma/gpusvm
新しいcudaで動かなくなっていたので動くようにfix

0624デフォルトの名無しさん

2015/04/30(木) 20:51:15.30ID:b9tpKT+m

WekaでJ48の決定木のモデルを作ったわけだけど、
「こんな決定木です」って説明する手段というか、評価軸ってあるの？

例えば枝の数とか深さは、ひとつの尺度になるんだろうか？

0625デフォルトの名無しさん

2015/05/01(金) 11:24:06.78ID:aNg7SiAs

Rのdistで出した対戦表みたいな結果を
エクセルとかに書き出したいんだがどうしたらいい？

0626デフォルトの名無しさん

2015/05/01(金) 16:52:44.69ID:fc8rFhpF

>>624
なる

0627デフォルトの名無しさん

2015/05/03(日) 00:08:29.25ID:+1/GzoNu

>>625
CRANからexcel周りのライブラリを探すか、CSV方式で出力すればいい

0628デフォルトの名無しさん

2015/05/03(日) 15:54:50.37ID:Ftsc4vFw

>>625
write.csv(as.matrix(testdist),"a.csv")
でどうかね

0629デフォルトの名無しさん

2015/05/04(月) 00:23:03.83ID:RRWqty0U

as.matrixの場合、upperとdiagはfalesにできないん？

0630デフォルトの名無しさん

2015/05/10(日) 23:19:41.28ID:c4GphaK4

統計とかやるやつ変態やろ

0631デフォルトの名無しさん

2015/05/13(水) 00:38:18.08ID:tj2XXHnt

F欄のバカ大生でもない限り、皆、統計とデータマイニングを獲るよ
そもそも大学へ行って価値ある講義なんて、実際に統計しかないから

0632デフォルトの名無しさん

2015/05/13(水) 05:36:02.08ID:NE4+E1hX

そりゃまちがいだ
リベラルアーツをもっとしっかり学ぶべき
みんな専門分野以外がよわすぎ

0633デフォルトの名無しさん

2015/05/13(水) 10:32:55.20ID:s0PYlBc9

F欄以下の専門学校卒だけども、統計解析やら英語技術文章の読み書きやら特許の申請方法やら論文の書き方やら発表の仕方やら色々やった
バカ大卒でも俺よりもっと頭良いんだろうなー

0634デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 00:35:36.71ID:rjV0ciRm

冷静に考えろ
データマイニングが流行ってるのは、ビックデータを扱えるようになったからで、
ビッグデータを扱えるようになった理由は、かなり抽象度の高い分析まで機械で自動化できるようになったからです

統計の実務はもう必要ありません

0635デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 05:05:06.17ID:hssliOfQ

>>634
>ビッグデータを扱えるようになった理由

マシンの計算速度が上がったからでしょ？

0636デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 06:06:45.42ID:xzxhllFG

馬鹿の発想の典型w

0637デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 13:56:12.55ID:rjV0ciRm

>>635
人間を雇う方が高くつくほど上がった

0638デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 16:16:02.03ID:Zp0DB20p

極めて純度の低い鉱脈のものでも騙して売りつけられる事に気づいたからだよ

0639デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 16:40:29.95ID:RkT2pahX

それサブプライムローンと似てね、こわー

0640デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 17:03:19.08ID:rjV0ciRm

ビッグデータの取り扱いが可能になって分かったことは、大部分の分析が単純な手続きでOKになったということ
後付けで考えればそれもそのはずで、統計のテクニックとは要するに「少ないデータでどうするか？」ということだから

データフォーマットの統一やインターフェイスの改善が加わって、ドメインさえ絞れば、人間の専門家をこえる抽象的な分析が機械でも可能になった
特にビジネスについては、ドメインがはじめから限定されているため、専門家とソフトでは、コストが安い方という選択になっている
そして、ソフトは人間を雇うよりも安くなった

さらに、私たちは、そういったソフトを無料で世界に提供し続けている

かつてOffice類似アプリや会計ソフトを提供したときには、日本の法規制や役所の体質により、士産業の人を失業させることができなかった
しかし、今度こそは、統計の専門家たちを大量に失業させてみせる

0641デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 17:24:51.86ID:KoF17XCV

統計を勉強したことないくせに（笑）

0642デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 18:18:24.31ID:GXW9tScd

ビッグデータ時代でも統計は必要なんだがな
今まで関連付けられていなかった因子が意外なとこで繋がったりするし

0643デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 18:58:39.40ID:vB8jjF+5

統計は手段

0644デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 20:50:38.05ID:lQjLrYnR

士業とクソコンサルの区別もつかないのか

0645デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 21:15:22.13ID:8JPyWMSf

それって人工知能って奴w

0646デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 22:01:38.78ID:lQjLrYnR

ＡＩＣって実際正しいか？

0647デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 22:34:40.90ID:FeJl28at

正統な理論、万能かと言う意味なら違うがw

0648デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 23:27:49.67ID:bHsM8gGN

>>640
役所連中って、今だに給料が手渡しなんだってね
何でも、その方が有り難みが分かるだと。あいつら死ねば良いのに

0649デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 23:34:23.78ID:lQjLrYnR

今でも手渡しやってるとこなんてあるのかね

0650デフォルトの名無しさん

2015/05/14(木) 23:44:05.30ID:FWJQLL2c

>>635
まずストレージやね

0651デフォルトの名無しさん

2015/05/15(金) 14:58:19.96ID:YfmCR69l

DQN: Deep Q-Network

0652デフォルトの名無しさん

2015/05/15(金) 20:12:36.04ID:zCYiPc09

>>642
単純な処理でOKになった
ぶっちゃけ、ビッグデータなら、テーブルの属性全部変数にして最小二乗法すればOK

0653デフォルトの名無しさん

2015/05/16(土) 02:41:16.23ID:wO6lQubX

ボタン一個でデータサイエンティスト

0654デフォルトの名無しさん

2015/05/16(土) 10:07:14.23ID:r2YTha+7

Ｙシャッツのボタン取れてますよw

0655デフォルトの名無しさん

2015/05/16(土) 16:40:20.88ID:PxH+IVwc

統計処理が電卓並みに抽象化された

0656デフォルトの名無しさん

2015/05/18(月) 13:07:33.42ID:+ifgGYE2

素人考えで申し訳ない
特徴抽出が必要ないDNNでさえ、結果をフィードバックして最適化の為のチューニングを手動で行う必要があると思うんだけど、その処理って自動化できないの？そういうライブラリとか研究ってある？

0657デフォルトの名無しさん

2015/05/18(月) 13:55:11.98ID:odyJmK7m

S級、天然？

0658デフォルトの名無しさん

2015/05/18(月) 16:51:39.62ID:NqOKsJGV

deep learningって特徴検出を自動化したものじゃないのか？

0659デフォルトの名無しさん

2015/05/18(月) 21:27:35.74ID:QFYh6h+b

>>656
今の流行りは情報量基準でモデル構造を更新します

0660デフォルトの名無しさん

2015/05/19(火) 23:33:21.46ID:0c46CChG

頭に思い浮かべる前に結果がレポートされてこそ自動化

0661デフォルトの名無しさん

2015/05/20(水) 05:53:36.09ID:eMro0gna

人間を奴隷にすれば済むな

0662デフォルトの名無しさん

2015/05/20(水) 09:37:03.39ID:RTNjGMxk

金で解決しろよw

0663デフォルトの名無しさん

2015/05/20(水) 11:32:49.57ID:/X2E9Uvm

おんなじことだろ

0664デフォルトの名無しさん

2015/05/20(水) 11:50:51.35ID:1QrQQSxc

主成分分析とスパース表現は違うぜ

0665デフォルトの名無しさん

2015/05/20(水) 12:06:17.49ID:/X2E9Uvm

なにいってんの？w

0666デフォルトの名無しさん

2015/05/20(水) 13:37:52.12ID:ugJdOWTQ

解析と配列が同じと考えてる奴なんておるん？ｗ

0667デフォルトの名無しさん

2015/05/21(木) 19:26:00.42ID:5rnxwJOj

それにしても日本だとまだこの分野しばらく食っていけるな
数学にがて、プログラムできない、プレゼンできない
そんな人間が多いせいでスーパースター扱いや

0668デフォルトの名無しさん

2015/05/21(木) 20:52:40.81ID:/8KRSzO3

質問があります。

何らかの方法で複数の判別式を作成し、２群の判別を行います。
このとき、判別式から得られた２群の判別スコアに対してt-検定を行い、p-valueを
算出します。
このp-valueの小さい判別式のほうが優れた判別式である、という解釈は成り立つの
でしょうか。

つまり、一般的には精度・感度・特異度などで判別式の評価をしますが、判別スコ
アの統計学的有意性で評価することも可能なのでしょうか。

0669デフォルトの名無しさん

2015/05/21(木) 22:30:45.60ID:fIIiCy3j

Rの関数をFORTRANかJAVAで使う方法ない？
CはRINSIDEってやつがあるようだけど

0670デフォルトの名無しさん

2015/05/21(木) 22:38:10.48ID:K+IxyMoP

>>669
pipeでできない？

0671デフォルトの名無しさん

2015/05/21(木) 23:23:13.59ID:fIIiCy3j

>>670
レスありがとう
システムコールの意味でのpipe？
どちらかというとサブルーチンをリンクさせて内部的に呼び出す方法というかなんというか
よくわかってなくてすいません

0672デフォルトの名無しさん

2015/05/22(金) 04:09:13.31ID:oaFudSI5

Rでいらっとするのが文字の結合

0673デフォルトの名無しさん

2015/05/22(金) 07:56:12.73ID:NFV6iIvH

paste？

0674デフォルトの名無しさん

2015/05/22(金) 08:08:29.58ID:wJWWrxe/

こんなのかな
paste(c("a","b","c"),collapse="-")

0675デフォルトの名無しさん

2015/05/22(金) 09:44:10.65ID:LopKJOfq

>>667
きのう漏れの席の前に座ってたひと？

0676デフォルトの名無しさん

2015/05/22(金) 11:36:48.20ID:W0cboHgQ

自然科学のほうからきたから線形代数わかんね

0677デフォルトの名無しさん

2015/05/22(金) 13:42:28.75ID:4hM5Qqik

人文科学のほうからきたから統計わかんね

0678デフォルトの名無しさん

2015/05/22(金) 13:55:24.61ID:tJUwDPLO

>>668
データや目的でも変わるから、t検定だけで良いかどうかは状況次第な気もする
参考になるかはわからんが
http://www.geisya.or.jp/~mwm48961/statistics/bunsan1.htm

0679デフォルトの名無しさん

2015/05/22(金) 17:10:53.98ID:LGplYSw+

「優れた判別式」の定義次第
査読だったらここに突っ込む

0680デフォルトの名無しさん

2015/05/22(金) 17:20:55.91ID:vhv1xcN/

D=b^2-4ac

0681デフォルトの名無しさん

2015/05/22(金) 18:40:42.72ID:BFaHN3PE

浮動小数点数の罠ですね

0682デフォルトの名無しさん

2015/05/22(金) 18:48:12.20ID:Hrz71dyM

>>677
天上界から来たから人間界わかんね

0683デフォルトの名無しさん

2015/05/22(金) 18:59:35.63ID:oaFudSI5

パイそんだったら普通に＋でいけるのにな

0684デフォルトの名無しさん

2015/05/22(金) 19:59:11.04ID:NFV6iIvH

まあそうだね

0685デフォルトの名無しさん

2015/05/25(月) 19:58:56.74ID:KmZ/ChVc

上司のメールがウザいんですが、いい関数ないでしょうか

0686デフォルトの名無しさん

2015/05/25(月) 23:08:40.87ID:9ySYZfBh

日本向けのデータ分析コンペってどこで情報得られる？
CrowdSolvingとかoptって見つけたけど過疎すぎじゃない？

0687デフォルトの名無しさん

2015/05/28(木) 19:56:15.31ID:l8qQI08f

日本向けってどういう意味？
日本で行っている分析コンペのことでいいのであれば
　「データサイエンス・アドベンチャー杯」
　「データ解析コンペティション」

0688デフォルトの名無しさん

2015/05/30(土) 06:53:27.42ID:pUKXW5Db

日本人の間違いじゃね

0689デフォルトの名無しさん

2015/05/31(日) 09:23:25.99ID:o6Fd4Id5

日本人に限定する意味がある？

0690デフォルトの名無しさん

2015/05/31(日) 09:25:41.25ID:YSSyJ6YF

>>175
日本語オンリーw

0691デフォルトの名無しさん

2015/06/01(月) 17:37:57.92ID:YQTZGblc

本当に次元を減らせばいいだけなのかな

0692デフォルトの名無しさん

2015/06/03(水) 07:05:41.57ID:Lql+HH/m

次元厨うぜえ

0693デフォルトの名無しさん

2015/06/03(水) 10:47:58.34ID:6cmhZ/7u

大介

0694デフォルトの名無しさん

2015/06/06(土) 06:33:21.24ID:rqj+0mpq

Goでやるのがいいの？

0695デフォルトの名無しさん

2015/06/06(土) 11:44:12.48ID:DEqjSCNd

郷に入っては郷に従え

0696デフォルトの名無しさん

2015/06/06(土) 17:58:20.32ID:iOc5J6pb

Rでdensity()とかplotするとき
カラーバーの値の上限下限ってどうやって指定すんの？

0697デフォルトの名無しさん

2015/06/06(土) 18:59:14.70ID:ABYhx97Y

まず、服を脱ぎます

0698デフォルトの名無しさん

2015/06/06(土) 21:25:20.54ID:4JEyPoZi

カラーバーとか出てこなくね
plot(density(runif(100)))

0699デフォルトの名無しさん

2015/06/07(日) 11:21:45.49ID:OxvWEyHJ

すみません
↓この場合の

library("spatstat")
x <- runif(100)
y <- runif(100)
XY <- ppp(x, y)
plot(density(XY))

0700デフォルトの名無しさん

2015/06/07(日) 11:34:57.92ID:OxvWEyHJ

あ、zlimでいけた
失礼

0701デフォルトの名無しさん

2015/06/07(日) 23:06:54.50ID:HBoI62os

みんな何やってる人ですか？やっぱり研究者とか現役院の人とかなんだろうか
自分みたいに普段トマト作ってるけど機械学習勉強してる人なんていないよね

0702デフォルトの名無しさん

2015/06/07(日) 23:42:35.22ID:OxvWEyHJ

農家こそ統計学使うべき

0703デフォルトの名無しさん

2015/06/08(月) 07:17:52.77ID:1M4UrdBE

農家こそcalcを使うべきw

0704デフォルトの名無しさん

2015/06/08(月) 11:01:48.78ID:GczO2WVm

>>701
トマトの糖度を測ってる機械って統計分析を使っているんだよ

0705デフォルトの名無しさん

2015/06/08(月) 12:30:52.42ID:hgPtA6rA

みんな農家だよ

0706デフォルトの名無しさん

2015/06/08(月) 17:17:20.02ID:gSPiclsF

そういや富士通も植物工場だもんね

0707デフォルトの名無しさん

2015/06/08(月) 18:49:47.91ID:wJoLYJqq

だってフィッシャー先生がそもそもそれ系の人じゃん

0708デフォルトの名無しさん

2015/06/08(月) 20:33:09.85ID:bTCraCv1

>>701
トマトロボつくってる人？
機械学習にまつわる分野広いから専門外の人間もいるよ

0709デフォルトの名無しさん

2015/06/08(月) 21:20:31.90ID:XvgL+ii2

>>707
釣り名人？

0710デフォルトの名無しさん

2015/06/08(月) 21:25:10.54ID:FQv4Gom7

フィッシャーさんもベイズさんも、はじめに応用した先は農業だった気がする

0711デフォルトの名無しさん

2015/06/09(火) 02:04:51.31ID:XbhJjoGk

>>668
AIC(赤池情報量規準)なんてのがある
その他の判定基準もやまほどあります

結局,銀の弾丸はなく,モデルに応じて,何れかあるいは複数を使用して
総合的に優劣を測るしかないのだろうと思います

0712デフォルトの名無しさん

2015/06/09(火) 10:03:16.44ID:ES2+HtSg

ということで統計（推定、検定）の基本を勉強してください

0713デフォルトの名無しさん

2015/06/09(火) 12:20:46.25ID:RB3rlq1A

すんごい嫌な奴だったらしいね>>フィッシャー先生

0714デフォルトの名無しさん

2015/06/09(火) 18:55:59.11ID:8yl2DF7Q

そりゃ、統計学やってるやつは
他人のこと見下すだろ

0715デフォルトの名無しさん

2015/06/10(水) 05:51:55.96ID:8O9sOMNu

そうなん？

0716デフォルトの名無しさん

2015/06/10(水) 06:49:42.54ID:B1qRI+vc

以下,コンパイルが通らない
オプション周りが違って関数の型名が違ってしまうのか
リンク時に大量の関数未定義が報告される@ubuntu ON VMWare CPUONLY
皆さん,うまく行きますか?
ttp://d.hatena.ne.jp/muupan/20141021/1413850461
ttps://github.com/muupan/dqn-in-the-caffe

0717デフォルトの名無しさん

2015/06/10(水) 20:58:29.46ID:HXQAczVp

うちの上司にも話が通らなくてね

0718デフォルトの名無しさん

2015/06/12(金) 10:07:45.03ID:HTdaVDdi

無知です。助言していただけると助かります。

機械A,B,Cの、時間とXY座標の3値の軌跡のデータがあります。
各々の機械の軌跡データを基に特徴を抽出し
軌跡データから機械を導きたいのですが、どういった手法をとればよろしいのでしょうか？

0719デフォルトの名無しさん

2015/06/12(金) 12:34:50.44ID:BvpS9WQV

まず、基本統計量に基づきデータを整理します

0720デフォルトの名無しさん

2015/06/12(金) 13:27:19.74ID:mayIubBj

それ制御系でしょう
制御系専用スレってないのか

0721デフォルトの名無しさん

2015/06/12(金) 14:05:19.04ID:TKFQnn5v

っ http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/denki/1413453773/

0722デフォルトの名無しさん

2015/06/13(土) 10:58:35.68ID:oC83Eqv7

機械を導く、ってどういうこと？
操作するってこと？
15年くらい前に東北大の先生がやっていたような

0723デフォルトの名無しさん

2015/06/13(土) 11:37:27.86ID:MvmK+wUc

機械毎の特徴があってそれで機械を識別するんだろう

0724デフォルトの名無しさん

2015/06/13(土) 18:01:26.35ID:oC83Eqv7

つまんねえ問題だな

0725デフォルトの名無しさん

2015/06/14(日) 10:25:08.11ID:Td3ugu1I

NNでもやれば。データ量が多いか

0726デフォルトの名無しさん

2015/06/14(日) 17:33:56.39ID:Rmk+KPS/

条件決めて時間軸でみてやったらいいだけやん

0727デフォルトの名無しさん

2015/06/14(日) 21:13:08.26ID:APHpoMIf

本人はどこいったw

0728デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 03:48:58.57ID:+3PE6uzO

ディープラーニングについていまいちよくわかってないんですが
実装サンプルとして手書き数字を識別するタスクよくありますよね
例えばこんなの
http://qiita.com/dsanno/items/a1d805a89e192c44730d
「出力は10ユニット」と最終的に出力するのが10通りと自分で定義してから学習させてます

でもこれ数字に限定してるから最終出力は10と定義できますけど、
全ての文字が対象だとそもそも定義できないですよね　無限とは言わないけど無数にあるし
予め出力の範囲が決まったタスクしかこなせないのであれば只の教師無し機械学習と変わらないように思えます…
Googleが猫を認識したとかいう話とは根本的に何かが違うのでしょうか

0729デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 09:34:49.96ID:JnJTKP3o

ネコかネコでないかを見分けただけ

0730デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 10:13:05.95ID:bINIo/EE

猫細胞を見つけたw

0731デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 11:19:37.49ID:JgBKQWw+

訳：コピペしてすぐ使えるソースをよこせ

0732デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 12:04:25.11ID:1u8jOS7o

教師あり機械学習じゃないの？
何が変わったと思っているんだろう

0733デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 12:14:57.55ID:frGUico5

Googleの猫はyoutubeの動画をオートエンコーダーにぶちこんだら猫の顔に強く反応するユニットができたってだけで、普段やるような識別タスクとは別物よ

0734デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 12:31:43.54ID:+3PE6uzO

え、ディープラーニングって教師無しですよね？
概念獲得後にそれ数字の1ですよって教えるのは人間側だけど、
それはあくまで概念と記号を結び付けさせてるだけで学習の正解データを与えてるわけじゃないですし

0735デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 14:22:14.62ID:N4SxWWem

ディープスロート、ハァハァ

0736デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 14:48:53.87ID:1u8jOS7o

>>734
え、そう？
どの論文を読んでそう思ったのかを教えて

0737デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 15:16:20.82ID:6FCFdlNB

人間が余計な手を加えない方が
予想外の結果（人間の直観に反しているかも知れないが事実として正しいケースとか）
が出て面白いと思う

0738デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 15:43:41.86ID:APmJNnuF

porntubeにautoencoder突っ込んだら何が出てくるの？っと

0739デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 17:59:39.79ID:NxVZBrXd

ディープラーニングやろうってやつの
レベルの低さに驚愕

0740デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 18:11:34.52ID:+3PE6uzO

>>736
実際にディープラーニングで動くもの作ってて正解データを与えた事が無いので
手書きの数字の認識タスクで一つも正解データ与えなくても識別してくれるのは教師無しになるんじゃないの？
最後の出力部分で0~9という符号自体は与えるけどこれは学習とは関係無いですし

0741デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 18:26:18.04ID:1u8jOS7o

どこのライブラリを使っているの？

0742デフォルトの名無しさん

2015/06/15(月) 19:00:41.51ID:HyvhXdSd

誰に言ってるの?

0743デフォルトの名無しさん

2015/06/16(火) 10:25:35.23ID:3SqFkZPX

パターン認識と機械学習は難しそうなので入門書を教えてください

0744デフォルトの名無しさん

2015/06/16(火) 10:52:08.68ID:bWkpMMNP

>>739
PRMLを読破してからホザケ

P.S.私には無理でした

0745デフォルトの名無しさん

2015/06/16(火) 11:52:37.92ID:WcQl0gh8

>>743
とりあえずはじめての機械学習のコードでも追いかけてみればいいんじゃないかな

0746デフォルトの名無しさん

2015/06/16(火) 13:56:34.08ID:HRUMEWWv

>>745
それも勉強法の一つではありますが

0747デフォルトの名無しさん

2015/06/16(火) 18:02:46.24ID:VoJwuU0b

>>743
>>564 の本はどう？
Amazonの読者レビューでは厳しい意見もあるけど、初心者むけにやさしく書かれて
いい本と思ったし、こういう環境が整いつつある初学者の人はうらやましい。

0748デフォルトの名無しさん

2015/06/16(火) 18:44:53.02ID:wgJfuxwI

29巻も出しすぎな気もする
練習問題があったりするからなの？

0749デフォルトの名無しさん

2015/06/16(火) 18:50:38.88ID:X5rc/3k3

>>747
ありがとう、それにしても巻数がすごい

0750デフォルトの名無しさん

2015/06/16(火) 18:52:56.18ID:VoJwuU0b

機械学習が旬の内に出せるものから出すってことと予想してる。
あるいはリスク分散。
正直、個人でそろえるのは金額的にも難しいし、会社や大学向け
かもしれない。

0751デフォルトの名無しさん

2015/06/16(火) 19:15:44.02ID:sC0hbT4s

ディアゴスティーニすぎる
内容薄いんだろうな

0752デフォルトの名無しさん

2015/06/17(水) 02:35:03.15ID:BhGES0EY

ニューラルネットのわかりやすい入門書教えてください
できればJavaあたりのサンプルコード付のものだと助かります

0753デフォルトの名無しさん

2015/06/17(水) 06:48:11.97ID:IIvQtbzf

　　∧＿∧
　 (´･ω･) いやどす
　　ﾊ∨/~ヽ
　ﾉ[三ﾉ　|
　(L|く＿ノ
　　|＊　|
　　ﾊ､_＿|
""~""""""~""~""~""

0754デフォルトの名無しさん

2015/06/17(水) 11:18:13.95ID:x+anejm8

>>747のシリーズの深層学習なんかは結構ニューラルネットワークについてわかりやすくまとめてあったな
サンプルコードはないけど

0755デフォルトの名無しさん

2015/06/17(水) 17:35:36.10ID:s1Fkbzhg

29巻目が出る頃には機械学習なんて不要になってる

0756デフォルトの名無しさん

2015/06/17(水) 18:27:27.24ID:t0TaNiuW

やっぱ計算で一発で解析する方向で

0757デフォルトの名無しさん

2015/06/18(木) 03:27:36.46ID:0L2nXHMG

>>752
つ http://www.amazon.co.jp/dp/4627823002

0758デフォルトの名無しさん

2015/06/18(木) 14:03:17.24ID:3Upi6lhA

30巻目くらいからトーナメントバトルが始まりそう

0759デフォルトの名無しさん

2015/06/18(木) 14:49:05.51ID:nUu04y9F

>>757
カルマンフィルターて特殊じゃないの

0760デフォルトの名無しさん

2015/06/18(木) 17:05:51.64ID:i9Z3PO5v

そうだね

0761デフォルトの名無しさん

2015/06/18(木) 20:23:46.48ID:0L2nXHMG

>>759
第三世代のNN(BP)からdeep learningのミッシングリングなので
勉強して損は無い。かな？

0762デフォルトの名無しさん

2015/06/19(金) 06:02:51.07ID:4ikaW02v

BPからdeep learningの過程はネオコグニトロンじゃね？

0763デフォルトの名無しさん

2015/06/19(金) 09:30:18.14ID:giF1KE9b

Javaを使うのやめてほしい

0764デフォルトの名無しさん

2015/06/19(金) 10:32:23.30ID:tuzGK2hv

>>762
技研さんかw

0765デフォルトの名無しさん

2015/06/19(金) 15:58:57.21ID:4ikaW02v

>>763
システムやWebとは別世界なのに苦行だよね

0766デフォルトの名無しさん

2015/06/19(金) 17:11:51.60ID:WXjMcO7x

機種依存しないし（するけど）
言語自体を学習しやすいからじゃない？

0767デフォルトの名無しさん

2015/06/19(金) 17:17:36.01ID:9zK8JXlL

CNNの畳み込み層内でのデコードってどうやるか誰か教えてくれません？
オートエンコーダでは重みの転置を使って入力ノードと出力ノードの数を揃える感じなんだけど…

0768デフォルトの名無しさん

2015/06/19(金) 18:26:21.73ID:FzphauAa

>言語自体を学習しやすい

そうかなぁ

0769デフォルトの名無しさん

2015/06/19(金) 18:50:17.73ID:xAUCvZIp

で、統計数理研究所行った？

0770デフォルトの名無しさん

2015/06/19(金) 20:09:24.65ID:EH2LXgsQ

リカレントニューラルネットってなに？

0771デフォルトの名無しさん

2015/06/19(金) 20:59:40.34ID:Gj6pFuww

途中にフィードバックがあるやつ

0772デフォルトの名無しさん

2015/06/20(土) 00:33:23.77ID:6HkOmq78

>>770
連想記憶とかhopfield netとか言われてるヤツでね？出力が入力になってるヤツ
たしか、量子焼きなまし法の元ネタ。

0773デフォルトの名無しさん

2015/06/20(土) 08:13:02.84ID:0VM/G2fd

多層NNの誤差逆伝播の学習率ってどれくらいが良いの？

0774デフォルトの名無しさん

2015/06/20(土) 08:55:36.16ID:mGsNf/Ng

←→
これくらい

0775デフォルトの名無しさん

2015/06/20(土) 09:36:05.47ID:RlX67Mif

>>772
リカレントというと、ジョルダン型やエルマン型みたいな
パーセプトロンに再帰をいれたやつ
学習も誤差逆伝播法を使う

連想記憶やホップフィールドネットワーク、ボルツマンマシンはまた別の系統
学習にはヘブ則を使う

0776デフォルトの名無しさん

2015/06/20(土) 18:48:50.55ID:xtCMDUU6

確認したいんだけど、自分の頭にあるモノってニューラルネットじゃないの？

0777デフォルトの名無しさん

2015/06/20(土) 19:27:15.78ID:IIbSRXKO

お前さんの頭の中を割ってみたら?

0778デフォルトの名無しさん

2015/06/20(土) 19:50:23.43ID:oorAAZ+a

>>776
ちゃんと勉強した方がいいぞ

0779デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 01:17:04.86ID:jrZg8i9a

ANNって、データマイニングや機械学習の、どの辺りに位置づけられるものなの？

0780デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 10:07:36.09ID:fMHlubTH

テレ朝系列

0781デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 10:45:17.96ID:DNozaEUf

この毎度しょーもない返し方する奴ってどういう人物なのかな

0782デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 10:45:51.59ID:DNozaEUf

どういう人物、じゃなくて同一人物ね

0783デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 10:47:38.09ID:+Ij4cATS

この分野日本語文献少なすぎ問題

0784デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 10:49:33.72ID:NfbAbIrm

【米国】驚異の人工知能　記者に代わって記事書き、資料整理まで…雇用喪失懸念も［毎日新聞］ [転載禁止](c)2ch.net
http://daily.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1434817222/

記事書き、資料整理まで　米、驚異の人工知能　雇用喪失懸念も　毎日新聞　2015年06月20日　東京夕刊
ttp://mainichi.jp/shimen/news/20150620dde001040039000c.html

0785デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 12:30:48.95ID:yQNdYAgV

MNISTデータをニューラルネットで学習させて分類させてるが正答率90%超えねえ
隠れ層1層なのが悪いのか...

0786デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 13:09:50.80ID:2xkObFfv

>>785
層増やせばいいやん

0787デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 13:27:01.59ID:2Fh3x+Te

そうそう。

0788デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 14:22:40.74ID:yQNdYAgV

色んなブログ見てると隠れ層1層でも90%超えてるんだよね
俺は89%でギリギリ超えねえ
ふざけんなよ

0789デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 14:26:02.58ID:1aO/3Esi

3層で生のデータ突っ込むだけでも95%弱はいくはずだがどんなやり方してんだ

0790デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 14:31:33.74ID:2xkObFfv

>>788
別にブログと同等以上の結果が出なくても89なら実装ミスではないんじゃね？
一層だとepoch, 学習率, ネットワークのの初期値の違いが結構顕著にでる気がする

0791デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 15:34:58.67ID:yQNdYAgV

学習データは各数字200個で合計2000個
その2000個からランダムに画像選んでニューラルネットで学習
これを20万回繰り返す
学習率は0.01か0.05か0.1
重みの初期値は0から0.01の間

テストデータは各数字1000個で合計2万個

バイアス項入れてないからこれが原因かもしらん

0792デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 15:38:19.92ID:VLsYAdMC

そのランダムは本当にランダムですか？

0793デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 18:43:10.44ID:Z7zyhWdn

人間の脳は何層なんでしょうか？

0794デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 19:05:03.68ID:/gMpDjZs

7層じゃね

0795デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 19:07:50.71ID:Z0XqXRxK

1人なんだから1層

0796デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 19:30:29.39ID:YQGPuxlq

考え直す回数に相当

0797デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 20:45:48.55ID:1H9KPQFH

>>793
お前の脳をPET、fMRIで見れば分かる

0798デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 22:08:18.45ID:DNozaEUf

>>797
うわあ

0799デフォルトの名無しさん

2015/06/21(日) 22:27:00.05ID:/sXNCCzC

>>781
コネクショニストですが何か

0800デフォルトの名無しさん

2015/06/22(月) 06:10:28.56ID:WAMJP5Js

recurrentなんじゃないの？（適当）

0801デフォルトの名無しさん

2015/06/22(月) 23:12:33.27ID:Ad1bCtTw

1990年代にMRIが実用化して、これで脳が分かると期待したが、結局、脳に血流があるということ以外、何も分からなかった

0802デフォルトの名無しさん

2015/06/22(月) 23:15:39.33ID:3NjMIESe

そりゃ解像度がでないもんよ

0803デフォルトの名無しさん

2015/06/23(火) 00:31:32.66ID:Uju7yY+s

>>785
誤差逆伝搬法って、3層以上は等価じゃなかった？

0804デフォルトの名無しさん

2015/06/23(火) 00:33:07.55ID:Uju7yY+s

コネクショニストは屑。ソースは俺の卒論指導の担当教官。

0805デフォルトの名無しさん

2015/06/23(火) 09:21:29.92ID:AOM31ZzX

特異値分解の最速アルゴリズム教えてください
GPU実装できるのがいいです

0806デフォルトの名無しさん

2015/06/23(火) 09:41:50.17ID:/uyFB8Id

>>804
うるせー

0807デフォルトの名無しさん

2015/06/23(火) 13:30:38.36ID:DUXK3D31

SVDのルーチンなんてそこらへんに転がってるだろ。自分で実装するより
あるもの使えよ

0808デフォルトの名無しさん

2015/06/23(火) 22:25:24.07ID:Uju7yY+s

IBMのBlueGeneとか呼ばれたコネクトームって何を生み出したんだ

0809デフォルトの名無しさん

2015/06/23(火) 22:31:02.07ID:BLagspg6

青い蘭

0810デフォルトの名無しさん

2015/06/24(水) 21:41:33.95ID:JO8sPd+Q

大学の講義なんてサボってAndrewNgの無料講義を視聴した方が良い

0811デフォルトの名無しさん

2015/06/24(水) 21:48:12.29ID:2ioOiul5

これか
ttp://videolectures.net/stanfordcs229f08_ng_lec01/

0812デフォルトの名無しさん

2015/06/24(水) 22:52:02.82ID:RNNpRBpA

stanford大だったらどうするんだよ

0813デフォルトの名無しさん

2015/06/29(月) 01:57:02.72ID:U4ywKE5r

chainerいいな
書きやすい

0814デフォルトの名無しさん

2015/06/29(月) 11:30:36.19ID:e5zgfmnD

誰がscalaで機械学習ライブラリ作ってくれよ
pythonはもういいよ

0815デフォルトの名無しさん

2015/06/29(月) 15:22:43.05ID:k+90EXgh

ディープラーニングがまた一段、階段を上ったのです。
http://techon.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20150626/425124/?ST=robot&;P=3
http://techon.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20150511/417785/

0816デフォルトの名無しさん

2015/06/29(月) 15:29:26.14ID:pjeue+GP

>>815
ようやく瓦礫をこえられるようになったか、廃炉に一歩近づいたな

0817デフォルトの名無しさん

2015/06/29(月) 15:51:42.83ID:G8R1zMir

野澤哲生って誰だよ

0818デフォルトの名無しさん

2015/06/29(月) 17:16:01.22ID:vIKA4JAU

宣伝なんか貼らずにちゃんとしたソース貼れよ
ttp://places.csail.mit.edu/

0819デフォルトの名無しさん

2015/06/29(月) 22:08:42.23ID:1Z3fG+wm

状態空間ってカルマンフィルターとかその辺はなんとなくわかったんだけど
パラメータ推定って結局どうやるのがいいんだ
最尤法？最初だけベイズ推定？

0820デフォルトの名無しさん

2015/06/30(火) 14:51:53.91ID:HPXFOTKK

pythonをjavaから呼ぶ方法なんていくらでもあるだろ

0821デフォルトの名無しさん

2015/07/02(木) 20:11:30.50ID:wEzhB3Fl

0822デフォルトの名無しさん

2015/07/03(金) 09:22:34.30ID:UFh7Oq4r

見分けがつかない証拠だよな（笑

0823デフォルトの名無しさん

2015/07/03(金) 19:48:33.30ID:/0jI1Lpb

あながち（ry

0824デフォルトの名無しさん

2015/07/04(土) 15:10:27.66ID:bvVchkE4

今に人工知能が世界を支配するとか恐れてる奴結構いるけど、
画像認識の一点だけでもまだまだ人間に遠く及ばないのが現実なんだよな

0825デフォルトの名無しさん

2015/07/04(土) 15:27:12.31ID:oSvuhT9J

６５年前からw

0826デフォルトの名無しさん

2015/07/04(土) 16:50:25.96ID:ZqQG1FZf

こっちのスレのほうがよかったか

貴重な資料を後世に--江戸期以前の“くずし字”を判読するOCR技術が凸版印刷から
http://internetcom.jp/busnews/20150703/ocr-technology-for-old-hiragana-characters.html

0827デフォルトの名無しさん

2015/07/05(日) 01:42:22.79ID:oyvjaAf4

別に画期的技術じゃないだろ

0828デフォルトの名無しさん

2015/07/06(月) 05:56:51.70ID:wi6Zd6Ou

>>824
画像認識は難しいからな

0829デフォルトの名無しさん

2015/07/06(月) 08:34:10.21ID:sQzAHBpL

ベクターやメタ情報を含んだファイルフォーマットが普及するのが先

0830デフォルトの名無しさん

2015/07/06(月) 12:03:44.06ID:G59IGydA

タグ付けが必要でしょうねえ
人間だって何かしらタグを読んでる
全く情報のないものを認識することはない

0831デフォルトの名無しさん

2015/07/06(月) 21:25:41.51ID:xsoAlNnU

最近は画像処理の機械学習急激に進歩してるよ
もう基本的なことを抑えちゃってるからほとんど人間に近いと言っても過言じゃない
十年以内に人間ができることならほとんどできるようになると俺は見てる

0832デフォルトの名無しさん

2015/07/06(月) 21:32:27.79ID:3TBpgtG4

3年後に実用化を目指すw

0833デフォルトの名無しさん

2015/07/06(月) 21:39:04.83ID:m90nGVji

>>830
もうタグっていうかラベルなんてほとんど付けなくても理解できるようになりつつあるんだよ
見た事ない物体含まれててもその境界線を認識できてる
CNNあたりの手法ががさらに洗練されて、なおかつここが一番大事だけどハード側の計算能力が上がれば5年後には一変してるよ
今は低解像度でシコシコ精度上げてる段階

言語処理の方が先にブレークスルーと思われてたけど完全に画像映像の方が研究進んでる
後者の方が適用範囲広くてお金になるから参入プレイヤーが圧倒的に多いからっぽい
言語は前提知識をニューラルネットワークに教えこませるのが難しくて停滞中

0834デフォルトの名無しさん

2015/07/06(月) 21:50:19.07ID:xsoAlNnU

ＧＰＵの進歩も続いてるしな

0835デフォルトの名無しさん

2015/07/06(月) 22:08:33.47ID:sYr/dgVc

基本的な疑問かもしれないけど
人間ができることってことにどのようなことが含まれるのかに興味があるな
境界がどこらへんにあるのか

0836デフォルトの名無しさん

2015/07/06(月) 22:21:02.84ID:xsoAlNnU

もうシーン認識まで来ちゃってるからな
動体シーン認識まで数年で到達する気がする

0837デフォルトの名無しさん

2015/07/06(月) 22:25:24.24ID:wqF6enB/

ほらにきまってんだろ、しろうとが

0838デフォルトの名無しさん

2015/07/06(月) 22:57:42.76ID:FWh0BpIe

ディープラーニングを中心に据えたベンチャー企業が増えてるっぽいけど成功する気がしないよな

0839デフォルトの名無しさん

2015/07/06(月) 23:08:57.86ID:xsoAlNnU

>>837
こんだけデータ大量に手に入る時代ならそれくらいできておかしくない

0840デフォルトの名無しさん

2015/07/07(火) 00:08:46.69ID:7NMOtYJk

よかったねｗ

0841デフォルトの名無しさん

2015/07/07(火) 12:03:53.50ID:KOABKGcv

もう論文でてるよそれ

0842デフォルトの名無しさん

2015/07/07(火) 12:51:01.18ID:y9jINuhY

そう。
特別すごいことじゃないよね

0843デフォルトの名無しさん

2015/07/07(火) 14:04:15.28ID:psK7oyWq

精度の格付けや誤認識の検出・訂正を専門とするベンチャーが出てきたら成功と認めよう

0844デフォルトの名無しさん

2015/07/07(火) 14:08:41.66ID:FnzesGwH

画像認識なんてちゃらっとつくって
会社ごと売る気だろ

自分達でビジネスにしようなんて思ってない

0845デフォルトの名無しさん

2015/07/07(火) 14:14:00.53ID:y9jINuhY

誤検出の検出訂正ってベンチマークでやることだろ

0846デフォルトの名無しさん

2015/07/07(火) 20:35:18.79ID:psK7oyWq

各自バラバラにやらせたらそれぞれのテーマに沿ったベンチマークにしかならんじゃろ

まさに悪夢、Googleの人工知能「DeepDream」でムービーを作成したらとんでもないことに
http://gigazine.net/news/20150707-deep-dreaming-fear/
※グロ注意　かなりクル

0847デフォルトの名無しさん

2015/07/07(火) 20:51:59.04ID:4LWIRkTS

社会性を持たない動物でも高度な視覚を持ってるから画像処理は機械学習としてはかなり原始的なんだろ
自然言語処理は社会性に関わるから難しい

0848デフォルトの名無しさん

2015/07/07(火) 21:07:30.74ID:itduTrPd

>>846
暗い部分に変なものが描画されることが多いね。
幽霊が夜に見えるのはこういうことかー

0849デフォルトの名無しさん

2015/07/08(水) 06:10:59.64ID:iCYqIP+y

ベルセルクっぽい

0850デフォルトの名無しさん

2015/07/08(水) 11:10:58.06ID:i7xBLVJ6

チンパンジーって欠けた画像を補う能力ないらしいね
そろそろチンパンジー超えてきたんじゃない？

0851デフォルトの名無しさん

2015/07/08(水) 13:00:37.49ID:Fq9++w1L

そうなの？

0852デフォルトの名無しさん

2015/07/08(水) 13:07:34.26ID:aMiDshHv

>>850
お前アイちゃんか。

0853デフォルトの名無しさん

2015/07/08(水) 21:09:41.94ID:fZtK/Isb

アイを信じられない人よりは幸せ～

0854デフォルトの名無しさん

2015/07/08(水) 21:34:53.17ID:EN21AwE3

擾乱の中で認識できるようになることが重要とマジレス

0855デフォルトの名無しさん

2015/07/08(水) 21:50:50.91ID:Y+kE74C9

CAPTCHAは役に立たなくなるのか

0856デフォルトの名無しさん

2015/07/09(木) 17:36:14.50ID:qeFNJkau

ディープラーニングが、既存の次元削減の技術を重ねがけした場合とどう違うのかいまいちよくわからん

0857デフォルトの名無しさん

2015/07/09(木) 17:48:54.96ID:duB5bGF5

>>856
次元削減の繰り返しはCNNの中の特徴抽出部分だからだいぶピンポイントやな。
ディープラーニングはCNNとRBNなんかの総称だから比較対象ではないわな

0858デフォルトの名無しさん

2015/07/09(木) 18:19:36.34ID:URD0Dy98

次元削減は目標
ディープラーニングは手段

0859デフォルトの名無しさん

2015/07/09(木) 19:16:40.54ID:W//6tMzI

郵便局で文字認識してるニューラルネットもディープラーニングの結果なんだよね？
30年前の技術じゃん

0860デフォルトの名無しさん

2015/07/09(木) 19:55:10.88ID:6vMhhj3X

Deep Learning の次は、TDA 「トポロジカル・データ・アナリシス」 (Topological data analysis) が来る ?
http://qiita.com/HirofumiYashima/items/b07483af7ef31c30dacc …

0861デフォルトの名無しさん

2015/07/09(木) 22:28:50.91ID:KuBEloYJ

>>859
昔郵便局見学ですごい速さで振り分けてるの見てすげーと思った

0862デフォルトの名無しさん

2015/07/09(木) 22:41:19.30ID:CYgLBr68

>>859
DeepじゃないNNだろ？

0863デフォルトの名無しさん

2015/07/09(木) 22:56:53.32ID:omdvRNlz

ボルツマンマシンは組み合わせも加味してるから非線形関数を学習できるのか

0864デフォルトの名無しさん

2015/07/10(金) 04:20:12.88ID:2yyYcCv6

画像認識と機械学習で研究テーマ思いつかない

0865デフォルトの名無しさん

2015/07/10(金) 04:44:16.98ID:i8j8UZ8Q

情報幾何学と何が違うんだ？

0866デフォルトの名無しさん

2015/07/10(金) 10:24:55.67ID:J9RVHdph

情報幾何学てなーに、役にたつの？

0867デフォルトの名無しさん

2015/07/10(金) 10:44:55.59ID:y0qUHwCS

ggrks

0868デフォルトの名無しさん

2015/07/10(金) 11:53:30.92ID:hFO9qHws

説明できない、せいがくかよ

0869デフォルトの名無しさん

2015/07/11(土) 06:49:19.68ID:C8cgx19B

情報幾何学はモデルを幾何学的に解釈しようとする試み
TDAは従来の可視化技術にディープラーニングを持ち込んで何か新しいことをやっているように見せているだけのこけおどし

0870デフォルトの名無しさん

2015/07/11(土) 07:10:17.90ID:H8fm0Kde

30年も試みやってんだ

0871デフォルトの名無しさん

2015/07/11(土) 07:28:11.59ID:C8cgx19B

それだけ時間がかかる
NNも長年やっていたカナダチームがいたから
ディープラーニングにできた
アホには理解できないだろうけどね

0872デフォルトの名無しさん

2015/07/11(土) 07:40:47.29ID:H8fm0Kde

甘利じいさんにおこられたくないから遠慮するｗ

0873デフォルトの名無しさん

2015/07/11(土) 17:50:25.33ID:pDfuw78x

昔は監視カメラの解析なんて
中小企業でやってる遊びみたいなもんだったのに
今や自動車会社でも総合電気でも引っ張りだこやね

0874デフォルトの名無しさん

2015/07/11(土) 21:17:15.24ID:YBLDogaJ

平和やね

0875デフォルトの名無しさん

2015/07/11(土) 23:19:17.72ID:KsFdgIMe

画像認識なんてハードのお供え物

0876デフォルトの名無しさん

2015/07/13(月) 01:10:01.28ID:P1H61xUb

deeplearning4s なんてのが出来てるぞ。dl4j の scalaラッパーらしい

0877デフォルトの名無しさん

2015/07/13(月) 02:18:45.21ID:csYIW6JY

「人生の意味」を教えてくれる、グーグルの自己学習するチャットボット
http://wired.jp/2015/07/12/chatbot-debates-meaning-life/

0878デフォルトの名無しさん

2015/07/13(月) 05:11:35.57ID:qCLpbV6I

リーは、このプロジェクトのなかで、機械が道徳性についてなんと答えるかにいちばんワクワクした、と言って笑う。
この研究では、実は機械と同じくらい、わたしたち自身のことがわかるのだ。ω

0879デフォルトの名無しさん

2015/07/13(月) 17:30:59.28ID:DWd3RY+i

cuDNN使ってる？

0880デフォルトの名無しさん

2015/07/13(月) 21:48:13.58ID:BK2wG7MT

はい
入れるだけで対応ライブラリだと速くなりますし

0881デフォルトの名無しさん

2015/07/14(火) 15:57:50.70ID:11oCsipp

どの位？

0882デフォルトの名無しさん

2015/07/14(火) 17:47:16.45ID:/rIDhLJ9

音声処理って聞かないと今どうなってんの

0883デフォルトの名無しさん

2015/07/14(火) 18:23:06.09ID:y+MadtHo

>>882
自動生成を大学の卒業研究発表でみたけど、人間と変わらないよ
声優さんは仕事がなくなると思った

0884デフォルトの名無しさん

2015/07/14(火) 22:45:07.96ID:96cgO9+i

>>881
やる処理によってマチマチなので一概に言えないけど、最速のだと2割速くなったりする
全然変わらない場合もある
入れることによるデメリットは無いのでとりあえず入れてみるといいよ

0885デフォルトの名無しさん

2015/07/14(火) 22:45:59.61ID:XFkoLYif

GPUってはやってるのかね？

0886デフォルトの名無しさん

2015/07/15(水) 02:48:00.91ID:GjIO3reB

ＮＮ系ならもう必須なレベルでしょう
今頃CPUでやってるのは学生さんのお遊びであって研究でも仕事でも無い感じ

0887デフォルトの名無しさん

2015/07/15(水) 03:27:08.56ID:o49FUb48

CPUだとmnistの学習ですら半日かかったし、GPUないと厳しいわ

0888デフォルトの名無しさん

2015/07/15(水) 20:56:07.41ID:70iQnSqB

新たなるオライリー本か？
http://www.amazon.co.jp/dp/B00TN97BE2

0889デフォルトの名無しさん

2015/07/15(水) 21:16:16.99ID:DnBjI53m

紛らわしいものを載せるなよ。無関係

0890デフォルトの名無しさん

2015/07/16(木) 11:42:24.89ID:ZKtxfO1P

機械学習とはモデルの最適化ですか？

0891デフォルトの名無しさん

2015/07/16(木) 15:04:02.16ID:4WfZgLum

caffeとかフレームワークに頼ってるのは
GPU使ってるうちに入らないよ(^^;

0892デフォルトの名無しさん

2015/07/16(木) 15:06:40.85ID:aFZsDjAH

どうしてるの？

0893デフォルトの名無しさん

2015/07/16(木) 15:18:55.06ID:TXl70TR8

non caffain

0894デフォルトの名無しさん

2015/07/17(金) 00:21:34.20ID:yOfD0du5

891は目的と手段の区別がつかない馬鹿だと宣伝したいの？

0895デフォルトの名無しさん

2015/07/17(金) 02:56:12.51ID:Q5NeHwNe

CaffeはPython から使ってる人が一番多いのかな？

0896デフォルトの名無しさん

2015/07/17(金) 17:12:07.78ID:ksewXINg

音声と画像ってもともと不可逆圧縮がそうとう研究されてるから自然言語処理に比べて楽だろ

0897デフォルトの名無しさん

2015/07/18(土) 08:46:05.92ID:gLKijreO

？？

0898デフォルトの名無しさん

2015/07/18(土) 09:24:42.86ID:BejtfKMJ

音声、画像と自然言語処理、知ってる単語を並べてみましたｗ

0899デフォルトの名無しさん

2015/07/18(土) 13:53:10.77ID:1dCgaP/A

くるしゅうない

0900デフォルトの名無しさん

2015/07/19(日) 17:19:18.42ID:+rneIk/0

minicondaとanaconda、どっち使ってる？

0901デフォルトの名無しさん

2015/07/19(日) 17:28:08.27ID:lCggQN60

ちこうよれ、ほうびはなにをのぞむ

0902デフォルトの名無しさん

2015/07/19(日) 21:00:19.71ID:GTy1Iq0V

http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/
ここが機械学習の入門として解りやすそうなのに肝心の１章が未翻訳(T_T)
入門とした最適なドキュメントって他にあります？

0903デフォルトの名無しさん

2015/07/19(日) 22:44:05.75ID:j8JsOtsJ

Ng先生の講義なら全文翻訳されてるし内容も良いぞ

0904デフォルトの名無しさん

2015/07/20(月) 09:15:28.51ID:ujyQzwp9

>>903
courseraの Machine Learningコースの事であってます？
早速受けてみます

0905デフォルトの名無しさん

2015/07/20(月) 10:22:53.49ID:qKGNP85w

字幕が読みにくくてなあ
なんとかならんもんかいな

0906デフォルトの名無しさん

2015/07/20(月) 11:18:12.50ID:ujyQzwp9

>>904
すんません。
機械学習＝ニューラルネットワークだと勘違いしてました。
ニューラルネットワークに特化して勉強したい場合は、やっぱり902の内容が早い気がします。でも翻訳しながら学ぶのシンドイ。困った。

0907デフォルトの名無しさん

2015/07/20(月) 11:38:36.59ID:ryHUZPs4

>>906
本気でコンピューターの知識を得るなら英語も頑張るんですよ

0908デフォルトの名無しさん

2015/07/20(月) 12:09:54.80ID:ujyQzwp9

>>907
ですねー。でもNG先生の講座見てたら、ニューラルネットワークでも、線形回帰でも
目的関数の最小化問題を解くという点では同じなんだとわかったので、
まずはNG先生の講座を勉強して902のドキュメントに戻ってみます。

0909デフォルトの名無しさん

2015/07/20(月) 12:28:21.15ID:/9rbYZsg

最適化問題を解くという点で同じって言われるとみんなそうなんだよ

0910デフォルトの名無しさん

2015/07/20(月) 14:40:25.64ID:71uELSBb

>>908
ニューラルネットワーク pdf でggrksど素人

0911デフォルトの名無しさん

2015/07/21(火) 16:57:54.81ID:u7chg6It

NG先生って誰？

0912デフォルトの名無しさん

2015/07/21(火) 17:03:27.82ID:YBMacc01

no good 先生

0913デフォルトの名無しさん

2015/07/22(水) 01:44:24.05ID:QxADGNZ9

今はBaiduにいるらしい

0914デフォルトの名無しさん

2015/07/22(水) 13:37:08.68ID:NEjmtBwQ

>>907
てか、ほんの少しwordpress触るだけで必要だから

>>911
AngularJSといい、Andrew Ngといい、秘密結社の陰謀みたいなもんだよ

0915デフォルトの名無しさん

2015/07/23(木) 16:14:25.21ID:ajMlFCqy

NNの活性化関数って統計学的にどういう意味をもってるんですか？
最小二乗法、主成分分析なら誤差最小化だし、最尤推定なら正規分布当てはめだし

0916デフォルトの名無しさん

2015/07/23(木) 18:14:43.65ID:NPfn2lwl

いい質問

0917デフォルトの名無しさん

2015/07/23(木) 18:38:23.49ID:vu62CQPy

イミフｗ

0918デフォルトの名無しさん

2015/07/23(木) 18:41:35.18ID:pVq3d0Vm

NG先生の講座はcourseraとYouTubeにあるけど
前者の方が新しいという理解でいいのかな?

0919デフォルトの名無しさん

2015/07/23(木) 19:53:54.66ID:ypBahwmZ

>>915
最尤推定が正規分布当てはめってどういうこと？

0920デフォルトの名無しさん

2015/07/23(木) 21:53:31.25ID:bNJIoU7G

NG先生の講座、すごく面白いです。
定期的に、試験があるので、モチベーション維持しやすいし、
課題で実際に実装が試せるのも楽しいっす。
octaveもセットで覚えられるのもメリットですね。
早くmacで4.0使えるようになって欲しいです。

0921デフォルトの名無しさん

2015/07/23(木) 22:19:17.52ID:SfeFRjWk

宣伝乙

0922デフォルトの名無しさん

2015/07/24(金) 06:34:12.28ID:b5zEFTH1

rnnlibインスコ出来た奴いる？

0923デフォルトの名無しさん

2015/07/24(金) 14:41:21.51ID:V1CwtiDS

だからNG先生って誰なんだよ

0924デフォルトの名無しさん

2015/07/24(金) 15:26:42.52ID:SUekVQLo

not good先生

0925デフォルトの名無しさん

2015/07/24(金) 17:47:45.35ID:38crHf0X

NG is Not Google.

0926デフォルトの名無しさん

2015/07/26(日) 22:23:57.07ID:5Y/iTQp1

ここは過疎の村

0927デフォルトの名無しさん

2015/07/27(月) 03:19:56.96ID:E3djSeC3

ここにいる人って研究者の方が大半なんですか？
NG先生の講義完了させたって人どれくらいいます？

0928デフォルトの名無しさん

2015/07/27(月) 09:59:46.98ID:dH9VLuAY

ここでの調査はお断りいたします

0929デフォルトの名無しさん

2015/07/27(月) 23:11:49.73ID:bZbt4Tof

研究者に資格はありません
自分で「研究者だ」と宣言した瞬間に、あなたも研究者です

0930デフォルトの名無しさん

2015/07/27(月) 23:25:44.55ID:3rDgdwxH

ディープラーニングって正解付データが膨大にあること前提？

0931デフォルトの名無しさん

2015/07/28(火) 06:41:22.40ID:yWzlqXW1

は？

0932デフォルトの名無しさん

2015/07/28(火) 20:16:22.41ID:mfA66W0c

>>930
従来手法よりはデータ少なくても精度出せるようになってる感じ
autoencoder使って教師無しデータで事前学習していい初期値を得てから少ない正解データで学習させる
あとドロップアウトとかノイズ加えることで同じ正解データを使い回せるし

0933デフォルトの名無しさん

2015/07/30(木) 02:32:57.14ID:5ehQe9X2

Sparkring Waterいじってる人いる？

0934デフォルトの名無しさん

2015/07/31(金) 00:44:57.98ID:0wllXfpy

みんな自分でニューラルネット書いたりしないん？
パラメータ弄ってるだけ？

0935デフォルトの名無しさん

2015/07/31(金) 00:49:56.39ID:9fVlTY0E

最初に一度書けばそれで十分じゃないかな

0936デフォルトの名無しさん

2015/07/31(金) 01:27:24.13ID:rZ9nEI3P

勉強のために実装はしたことあるけど
普段は既存のライブラリ利用してるな

0937デフォルトの名無しさん

2015/07/31(金) 06:28:24.22ID:At12YIC5

rnnはどれ使ってる？

0938デフォルトの名無しさん

2015/07/31(金) 09:24:53.35ID:NxQt3Ik0

潜水艦のソナー音から認識するプログラムを書きました

0939デフォルトの名無しさん

2015/07/31(金) 11:55:01.96ID:lqUa+wdp

なにそれ面白そう
kwsk

0940デフォルトの名無しさん

2015/07/31(金) 14:24:41.36ID:jJ7v370/

ttp://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.299.8959&rep=rep1&type=pdf

0941デフォルトの名無しさん

2015/07/31(金) 14:27:03.43ID:jJ7v370/

ttps://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Connectionist+Bench+%28Sonar,+Mines+vs.+Rocks%29

0942デフォルトの名無しさん

2015/07/31(金) 18:34:16.89ID:vDM0q5RF

↑やるじゃん！

0943デフォルトの名無しさん

2015/07/31(金) 23:57:05.71ID:XVOR+hAy

>>934
確認したいんだけど、脳ミソで行う普段の思考もニューラルネットいじってることになるんだよね？

0944デフォルトの名無しさん

2015/08/01(土) 11:00:39.28ID:o4gZ6nE9

>>943
そうやで

0945デフォルトの名無しさん

2015/08/01(土) 11:05:46.87ID:tGEWWoEZ

いじっちゃいやーん

0946デフォルトの名無しさん

2015/08/01(土) 13:26:36.91ID:6MBLl+eo

線形代数って深いな

0947デフォルトの名無しさん

2015/08/01(土) 14:43:29.15ID:5hNjkXf1

>>946
octaveとかでニューラルネットークいじるときに便利そうだとは思ったけど
転置行列使ってると混乱する。いずれ分かるようになるのかな。

0948デフォルトの名無しさん

2015/08/01(土) 14:44:39.72ID:6MBLl+eo

何を混乱するのかわからん

0949デフォルトの名無しさん

2015/08/01(土) 15:37:55.36ID:c0YSrVc+

線形代数と線形代数の行列とベクトルでの表現がニューラルネットに向いていないと思うのは俺だけだろうか…

0950デフォルトの名無しさん

2015/08/01(土) 15:39:43.90ID:6MBLl+eo

ああ、ベクトルと行列が見にくいって話ね
それは俺もそう思う

0951デフォルトの名無しさん

2015/08/03(月) 21:50:24.57ID:jvIE14lC

教師付き学習ってクラスが決まってる場合での分類問題なのか

0952デフォルトの名無しさん

2015/08/03(月) 22:11:56.17ID:QY3x+4q2

>>950
一旦紙に書き下してからじゃないと、混乱してoctaveに行列式を書けないんですよね。
いっその事for-loopで回してやろうかという誘惑と毎度戦うのが辛い。
いずれ、慣れれば脳内で処理できるようになりますか？

0953デフォルトの名無しさん

2015/08/03(月) 23:24:13.69ID:EOC7vuhc

非線形なのに線形代数で記述しようとしてる点に一番の問題があると思う

0954デフォルトの名無しさん

2015/08/03(月) 23:55:34.33ID:jvIE14lC

ＮＮは線形結合だからいいんだよ
多層ＮＮじゃないと非線形にならない

0955デフォルトの名無しさん

2015/08/04(火) 05:48:47.96ID:Pah+3Drc

おまえら難しい話してんな
もっとやれ

0956デフォルトの名無しさん

2015/08/04(火) 06:26:55.46ID:ieCnu/t/

享受無し学習はC/C++で自作した
スクリプトとはやはり速度が違う

0957デフォルトの名無しさん

2015/08/04(火) 06:28:13.52ID:ieCnu/t/

>>956
間違ぇた
享受じゃなくて教師な

0958デフォルトの名無しさん

2015/08/04(火) 07:37:36.25ID:L0NxkP+v

brnnのライブラリってどっかにない？
自分で書くの面倒くさいんだが

0959デフォルトの名無しさん

2015/08/04(火) 10:28:14.47ID:qYfWL+tl

つmatlab

0960デフォルトの名無しさん

2015/08/04(火) 19:35:25.71ID:2uDI9yRF

やっぱPythonが今はメジャーなんだな

0961デフォルトの名無しさん

2015/08/04(火) 21:33:37.83ID:lZDXbuRC

なんでスクリプト言語が支配的なん？
多次元配列とか行列扱うなら絶対型あり言語のが書きやすい、読みやすいと思うんだけど。

0962デフォルトの名無しさん

2015/08/04(火) 21:36:11.50ID:jLTiwGPt

Python厨だろ

0963デフォルトの名無しさん

2015/08/04(火) 21:42:01.15ID:eMvPKlqH

プログラムプロパーじゃなくて数学やってる側からは
C++とかよりスクリプトのほうが使いやすいんじゃね

0964デフォルトの名無しさん

2015/08/05(水) 11:24:07.94ID:5DUWWQgB

BASIC で他人にやらせようとする老害を最近見かけた

0965デフォルトの名無しさん

2015/08/05(水) 17:14:40.97ID:DO8hxyD8

basicはゴミにしか見えない
特にあのendifとか何なのって思った
（Javaからはじめました）

0966デフォルトの名無しさん

2015/08/05(水) 20:25:35.44ID:Whj6iros

>>964-965 scratchでやれたら、面白いね。

0967デフォルトの名無しさん

2015/08/05(水) 20:27:00.07ID:aOIvssx3

片山降臨ｗ

0968デフォルトの名無しさん

2015/08/06(木) 10:57:40.38ID:QgR+pLmA

線形代数は図形的な意味を考えないとだめだ

0969デフォルトの名無しさん

2015/08/06(木) 11:32:27.05ID:0diMEOFa

>>968
詳しく教えて下さい。

0970デフォルトの名無しさん

2015/08/06(木) 22:29:01.88ID:I0bA/WKM

いやそのままの意味だけど

0971デフォルトの名無しさん

2015/08/06(木) 22:33:30.27ID:6mpuqzvP

非線型をなぜ行列で表せるｗ

0972デフォルトの名無しさん

2015/08/07(金) 09:12:05.13ID:h0qhk1T0

またその話か

0973デフォルトの名無しさん

2015/08/07(金) 19:48:13.15ID:AqMi0On+

中身がわからなくても部品が使えるのがPython の最大の利点

0974デフォルトの名無しさん

2015/08/07(金) 23:00:23.92ID:eSh4n7lV

それはどの言語でも同じなんじゃないの

0975デフォルトの名無しさん

2015/08/07(金) 23:15:00.14ID:kPH4MtZ6

OO言語だとオブジェクトの複雑さは隠蔽されるし、
誤った使い方をすれば実行時に検出されるので気づきやすい。

0976デフォルトの名無しさん

2015/08/08(土) 01:10:09.17ID:8S1r7VfM

ＮＮは線形結合だが、非負値しか取らないんだなぁ

0977デフォルトの名無しさん

2015/08/08(土) 07:42:47.93ID:qpVe23su

え、普通にとることあるでしょ

0978デフォルトの名無しさん

2015/08/08(土) 13:57:38.00ID:sIHWU5bW

pythonが嫌いって
google陰謀論かなにかなの？

0979デフォルトの名無しさん

2015/08/08(土) 14:43:55.57ID:Uc25d9Au

ユダヤの陰謀、ムーに出てたｗ

0980デフォルトの名無しさん

2015/08/09(日) 17:49:31.55ID:slMIl7dm

定量データをダミー変数化するときに用いる手法とかアルゴリズムってある？
基本的なことのように思えるが、調べてもそれっぽいものがない

0981デフォルトの名無しさん

2015/08/09(日) 20:17:52.74ID:5b1B6SNj

pandasならget_dummiesでいいんじゃない
Rとかでもたぶん似たようなのあるでしょ
普段何使ってるのか知らんけど