書評

投稿日：2018年5月27日

: 回帰直線の当てはまりの指標

前の記事で線形単回帰において訓練データから回帰係数を求める方法を書いてみた。標本平均を使って母平均を推測する話とリンクさせる...

: Model Binding と 1枚のBladeで CRUD する

1枚のBladeで確認画面付きCRUDを実現できると、Bladeの枚数が格段に少なくなって良さそう。その前にまずModelBin...

: 単回帰曲線における回帰係数の精度（95%信頼区間)

線形単回帰で推定する回帰係数の精度を評価する方法を読んだのでまとめてみる。当然、真の直線はわからないのだけれども、真の直線が...

: 稼働中のEC2のコピーを作成してALB下で切り替えた話 WordPress Update Blue Green

稼働中のEC2を落とさないでALB下で切り替えた作業記録を書いてみます。こちら↓の方が詳しく書いてあります..。今回書いた記事の...

: 損失関数の評価,バイアス-バリアンスと過学習のトレードオフ

損失関数をバイアス項、バリアンス項、削減不能誤差の和に分解できることと、損失は削減不能誤差より下回らないこと、バイアス項、バ...

: 損失関数

おっさんが入門した軌跡シリーズです。損失関数に関して学んだことをメモしておきます。入力値\(x\)、正解\(t\)からな...

: 決定木の分割基準,情報ゲイン,エントロピー

集合に対して再帰的に境界を入れていく操作が決定木の作成。では、集合のどこに境界を入れれば良いか。属性をテストすること...

: 交差検証(CrossValidation)

同じ出処から取ってきたデータを全て訓練データとして使わずに、訓練データとテストデータに分割して、訓練データで作ったモデルに対する...

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アンサンブル学習とかランダムフォレストに入門する前に決定木に入門する。決定木はやっていることが直感的でわかりやすい。 ...

: 賃貸物件データをスクレイピングして散布図を出力してみた話

Hello CRISP-DM 1日目。統計の基本は一応学びなおしたつもりなのと、機は熟した感があり、Hotなところを突いてみ...

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