[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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359(1): (ﾜｯﾁｮｲ e1da-h/iE) 2019/01/29(火)13:44 ID:qfbmFsib0(1/2) AAS
次のAIブームに期待しましょう
360(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9901-ZgQr) 2019/01/29(火)14:19 ID:+ftC4go90(1) AAS
理論知ってるよりデータの集め方の上手い人のが活用してる印象。
クローラで上手いこと画像集めてくるのに慣れてる人だったり。
361(1): (ﾌﾞｰｲﾓ MMb6-RrhF) 2019/01/29(火)14:21 ID:3z5TaQ6EM(1) AAS
皆dmm好きだな
362: (ﾜｯﾁｮｲ 0668-uJAn) 2019/01/29(火)14:24 ID:97jY20NI0(3/4) AAS
>>360
無料のデータセットとか色々あるしね
エロは以外とむずかすぃ・・・
363: (ﾜｯﾁｮｲ e1da-h/iE) 2019/01/29(火)15:07 ID:qfbmFsib0(2/2) AAS
>>361
名前が変わったよ
364: (ﾜｯﾁｮｲ 41ad-L3L3) 2019/01/29(火)20:20 ID:uLltl72Q0(1) AAS
>>359
＞ 次のAIブームに期待しましょう
次のAIブームは100年後ですよ？
つまり脳の構造が全てわかったときです。
365(2): (ﾜｯﾁｮｲ e1b3-CXcF) 2019/01/29(火)20:30 ID:MxYhDACE0(1) AAS
初心者で素朴な疑問なのですがsvmでrbfカーネルより線形カーネルの方が性能いいっていうパターンはありますか？
366: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-tzNq) 2019/01/29(火)20:45 ID:EFfzDMStp(1/2) AAS
>>365
性能がいい=事象を正しく説明する
という意味なら線形な事象は線形カーネルのがいい
性能がいい=誤差が小さい
という意味なら残念ながらない
367(1): (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-tzNq) 2019/01/29(火)21:10 ID:EFfzDMStp(2/2) AAS
別の言い方で書くかな
性能がいい=予測誤差が小さい
なら、線形な現象は線形カーネルのがいい場合もある
性能がいい=フィッティング誤差が小さい
なら、残念ながらない
RBFカーネルは柔らかいのでカーブフィッティングしやすい
368(1): (ﾜｯﾁｮｲ 7987-TUBY) 2019/01/29(火)21:33 ID:klbFR8200(1) AAS
>>356
BBSpinkの「正面全裸写真」スレ
369: (ﾜｯﾁｮｲ 0668-uJAn) 2019/01/29(火)22:26 ID:97jY20NI0(4/4) AAS
>>368
神！グロ画像いっぱいと思ったら>>48が至高だったわありがとう！
370: (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-L3L3) 2019/01/29(火)22:35 ID:m5opkzxpa(1) AAS
戦後最長の経済回復ωωω
371: (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-ltHF) 2019/01/29(火)23:13 ID:inTv54/ka(1) AAS
>>365
線形カーネルだと線形判別しか出来ないのでは
372: (ﾜｯﾁｮｲ 0668-uJAn) 2019/01/30(水)00:16 ID:nMbkMi1S0(1) AAS
タスクマネージャーのcompure_1ってなんでしょうか？
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
373(1): (ﾜｯﾁｮｲ 8279-CXcF) 2019/01/30(水)17:57 ID:gOlK0hP00(1) AAS
>>367
例えば回帰問題であれば訓練データに一致させるようなフィッティングはrbfカーネルが絶対に勝つ。けど
分類問題で線形な問題ならaccuracyが線形カーネルの場合の方がいいということもあるということですか？
374: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-tzNq) 2019/01/30(水)20:43 ID:AMhQjvKip(1) AAS
>>373
回帰問題であっても分類問題であっても、訓練はRBFカーネルがaccuracyは高い
けれどもそれをテストデータに適用しても、RBFが勝つとは限らない
375(2): (ﾜｯﾁｮｲ df02-zGAl) 2019/01/31(木)08:45 ID:j1saZfoH0(1) AAS
単に、背景にある関数が線形に近いなら線形カーネルの方が成績が良くなるってことだよな
無駄にカーネルの表現力が高いとノイズに影響されやすくなる
関係ないが、多項式カーネルは次元を高くするほどフィッティングの成績は良くなると思ってたんだが
高くしすぎると悪化することもあるのを見て驚いた
サポートベクトルや素性の数に比べて次元を高くしすぎると逆に制約になるってことかね
376(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa7f-eDu2) 2019/01/31(木)10:56 ID:/c3SvgTga(1) AAS
制約というよりオーバーフィッティングでは
377(1): (ｽｯｯﾌﾟ Sd9f-xJpY) 2019/01/31(木)11:01 ID:pd4BsQTXd(1) AAS
フィッティングの成績だから学習時の話だと思うが
378(1): (ｱｳｱｳｳｰ Saa3-MxjG) 2019/01/31(木)12:26 ID:S6N+PD6ia(1) AAS
フィッティングの成績が各点の二乗誤差の和とかなら多項式だと次数上げれば上げるほど誤差は減って、
データ点数以上の次数なら全ての点を通る曲線が作れるから誤差はゼロになるんじゃないか？
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