科学の箱

科学・IT・登山の話題

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線形回帰とリッジ回帰を比較する

2019/10/14   -機械学習

リッジ回帰はL2ノルムの正則項を導入することで、過学習を防ぐ。この場合過学習を防ぐとは、重みを0の方向に動かすという意味である。実際に線形回帰とリッジ回帰を比べてみて、どのようにモデルが変わるかを確認 …

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線形回帰とリッジ回帰とラッソ回帰の違い

2019/10/14   -機械学習

用語 線形回帰 データから平均二乗誤差を最低にするパラメータΘを求めて、直線で回帰すること $$ y = Θ_0 + Θ_1 \times x $$ コスト関数 損失関数とも呼ばれる。実際のデータと予 …

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線形回帰と最急降下法

2019/10/14   -機械学習

線形回帰 世の中の様々な出来事(y)はある事象(x)に対して比例することが多い。もちろん厳密に比例するわけではなくずれは生じる。しかしこのxとyが比例すると仮定した場合、中学校で習った一次式でこの関係 …

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スパムメールの判別に使うベイズ定理についてまとめる

2019/10/13   -機械学習

分類問題 スパムメールを判別するような問題は一般的に「分類問題」として機械学習では取り扱う。分類問題とはいまある「物」や「発生した事柄」を確率的に分類する。この「確率的」という言葉がみそであり、固定さ …

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irisをナイーブベイズで分類

2019/10/11   -機械学習
 

ナイーブベイズの概要 ナイーブベイズは教師ありの分類アルゴリズムの一つである。 計算アルゴリズムとしてはベイズ定理を用いている。 機械学習における特徴としてはいかがある 実装が簡単であり、複雑なハイパ …

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