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@dousenP's tweets on 2015_10_03
2015_10_03 (土): 29 tweets
- 会場着きました / 機械学習 名古屋 第1回勉強会 [URL] #機械学習名古屋
- I'm at イーブルなごや [URL]
- #機械学習名古屋 antimon2さん。機械学習の基礎概念
- #機械学習名古屋 機械学習では、コンピュータが何らかの判断をする方法を、「人間が一から作るのではなくデータを学習させて作る」。←これ重要です
- #機械学習名古屋 「機械学習は "ML" とも略されるが、MLでは他にも意味が多いので、日本だと単に "機械学習" ということが多いように思います」
- #機械学習名古屋 大分類としては教師あり学習、教師なし学習がある。これらどちらかに明確に分類できない（中間的な）ものとして、強化学習や半教師あり学習がある。
- #機械学習名古屋 機械学習を初めてみようとするときに最初につまづきやすいのが「モデル」を決めること。モデルとはつまり「どういう形の出力が許されうるか」。例えば線形回帰なら「各変数の線形和で表される式すべて」という具合。「仮説」ともいう。
- #機械学習名古屋 教師あり学習のタスクは大きく分けて回帰と分類があるのだが、回帰なんだけど分類に近いことをする「ロジスティック回帰」というものもある。 ※ロジスティック回帰は大雑把にいえば、「出来事が起きるか否か」が確率的に決まっていると考えて、その確率を評価する回帰。
- #機械学習名古屋 以前は「機械学習の分類問題の手法の代表といえばSVM」だったように思う。最近ではディープラーニングに取って替わられた感あるけど
- #機械学習名古屋 クラスタリングや主成分分析などの教師なし学習では、結果はわかるが、学習アルゴリズムがどういう理由で（一目でわかる理由で）その結果を出したかがわかるとは限らない
- #機械学習名古屋 カーネル関数は、「（他のデータ点は見ないで）データ点一組だけに注目した時の」その2点間の離れ具合の取り扱いを定めるもの
- #機械学習名古屋 ECサイトに機械学習を活用したい！というモチベーションから機械学習を勉強。オンラインサイトでの機械学習の勉強を試した話
- #機械学習名古屋 機械学習の理論を勉強するとなると、実際行列や微分の知識は何かと必要になる。前者は多数のデータをまとめたときの挙動を取り扱うため、後者は最適なパラメータを選ぶ処理などのため
- #機械学習名古屋 線形回帰の解法としては、最急降下法と正規方程式がよく知られる。正規方程式を使うほうが実装は圧倒的に楽。ただし次元数が膨大なときは遅い
- #機械学習名古屋 K-meansクラスタリングで画像の減色
- #機械学習名古屋 最急降下法に比べたときの正規方程式を使う方法の欠点は、利用できる問題設定が限られていること
- #機械学習名古屋 名古屋工業大学におけるカリキュラムのうち、機械学習に関わってくるものがどう配置されているかの紹介。けっこう数がある。
- #機械学習名古屋 画像から数式を取り出せないか試していたが、数字の画像認識の部分が出来上がらなかった
- #機械学習名古屋 「ごめんね小学生たち、夏休みに間に合わなかった」
- #機械学習名古屋 skwbcさん。MCMCについて
- #機械学習名古屋 MCMCを以前勉強したとき、理屈ではなぜうまくいくのかわかっても、なぜそれで大丈夫なのかすぐに理解できなかった
- #機械学習名古屋 MCMCでは所望の確率分布をマルコフ連鎖の不変分布として表現する。不変分布が存在するためには、マルコフ連鎖が既約かつ非周期であればよい。
- #機械学習名古屋 MCMCにおいて、与えられた確率分布に対して所望のマルコフ連鎖を構築するのに利用される式として「詳細釣り合い条件」がある
- #機械学習名古屋 文章が名古屋らしいか判定するプログラムを作った話。名古屋によくあるものの単語（例：コメダ）がスコアを引き上げるだけでなく、名古屋と違う場所を示す単語（例：ディズニーランド ）がスコアを引き下げる傾向も出た
- RT @antotokachi: 特に意味はないが、時間あったので作ってみた。 #コミュサカ [Tw:photo]
- このトーナメントのフォーマット、1回戦とそれ以外の重みが違いすぎるよなあ… [Tw:@TBS_joshisoccer]
- #機械学習名古屋 今日はお疲れ様でした！
- RT @ignis_fatuus: まだ発表枠ありますよ！ / 札幌C++勉強会 #9 [URL] #sapporocpp
- 直近約24時間で112発言してた。(3垢合計) [累積tweet: 224435] [auto]
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