「機械学習」 一覧

共役事前確率分布と逆ガンマ分布再考

今回から、atomにmathjax-wrapperを入れてatomで数式入り文章を書いてみる。 数式を書くと瞬時にプレビューができて、10倍は速くなった気がする。1時間くらいで書いてみる。 母集団の\ ...

MAP推定

真の\(\mu\)、\(\sigma\)があるものとしてデータ\(\boldsymbol{x}=(x_1,x_2,\cdots,x_n)\)が最も起こりやすくなるように \(\mu\)、\(\sigm ...

最尤推定

これは単なる趣味の記事です。 たいして数学が得意でもなかった偽理系出身のおっさんの懐古趣味。 PRMLは省略が多くて難しいです。 省略を紐解いても出てくるのが統計学入門レベルです。 鬼ですね。 ただ、 ...

コサイン類似度 Cosine Simirality

BoW化した文章同士の類似度を求める一番メジャーなやり方。 内積の定義を式変形しただけ。 $$ \begin{eqnarray} cos(\vec{q},\vec{d}) &=& \frac{\vec ...

ロジスティック回帰とROC曲線

ロジスティック回帰 2値の特徴量tを持つトレーニングデータ(x,y,t)を正解/不正解に分類する問題を考えたとき、最尤推定によりモデルf(x,y)を決めるのがロジスティック回帰。モデルf(x,y)がト ...

ロジスティック回帰 教師有り確率的分類モデル

2種類の値tを持つトレーニングデータ{(xn,yn,tn)}を正解/不正解に分類するパラメトリックモデルを立てて、パラメトリックモデルと不正解に分類されるトレーニングデータの距離E(w)が最小になるw ...

パーセプトロン

(x,y)平面上のサンプルデータ(xn,yn)が、(x,y)平面を分割する1次多項式f(x,y)=w0+w1x+w2y を基準に f(xn,yn)>0 であれば正解、f(xn,yn) 0 \Right ...

最尤推定 確率分布をもったトレーニングデータの学習

2017/03/08   -機械学習
 

前回までのエントリでトレーニングデータからパラメトリック曲線とそのパラメタの導出方法を書いた。 観測点(xn,tn)の背景にあるパラメトリック曲線を求める パラメタの評価式を決定する 評価式の値が最良 ...

最小二乗法 パラメトリックモデルのパラメタ決定と過学習

一つ前のエントリ"トレーニングデータからパラメトリックモデルを決定してみた"では、トレーニングデータからM次多項式曲線を求めてみた。このエントリではMの候補の中から一つを見つけ出す方法を書いてみる。 ...

最小二乗法 トレーニングデータからパラメトリックモデルを決定してみた

トレーニングデータが与えらえたとき、与えられたトレーニングデータを最もうまく説明する構造を決めて、その構造から未来のサンプルを予測/説明するという試みがある。トレーニングデータを正解として扱うことにな ...

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