科学の箱

科学・IT・登山の話題

機械学習

Core Concept in Data Analysis – Week 5

投稿日:2014年6月9日 更新日:

予測の分析

  • 関連性を分析する
  • モデルを明らかにする。
  • パラメータを推測する。
  • テストする。
  • 予測が将来になると難しい→環境が変わってしまうため。

correlation structure (質的尺度を対象としているので回帰は入っていない)

  • Econometric structural model
  • Hidden Markov chain
  • Bayes network
  • Neural network
  • Decision tree

 

メタ情報

inarticle



メタ情報

inarticle



-機械学習
-

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

irisをナイーブベイズで分類

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 …

no image

research pipeline

Related posts:スピアマンの順位相関Core Concept in Data Analysis – Week 2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

no image

判別式

判別式の手順 散布図をプロットしてみてグループに分けることができるかを検討する 判別式のモデル(線形判別、マハラノビスなど)を検討する データを読み込み判別式テンプレートを作成する 判別式を作成する …

no image

Mahout in Action/chap2

2.1 レコメンドには2種類ある。 collaborative filtering contents based filtering collaborative filteringではコンテンツの内容 …

no image

線形解析の基本手順

線形解析の基本手順 データの読み込み データフォーマット確認 EDA データクレンジング トレーニングデータ構築 モデル構築 モデル評価 予想 メトリック Related posts:logistic …

2014年6月
« 5月   7月 »
 1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30  

side bar top



アーカイブ

カテゴリー