「日々の学び」 一覧

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、真の直線があると仮定した上で 推定した回帰係数との関係を考えることで、回帰係数の精度 …

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..。今回書いた記事の特徴は以下となります。 AutoScalingグループを使わない AL …

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、バアリアンス項のトレードオフが起こること、 を読んだ。過学習っていうのはこう …

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\(t\)からなる訓練データ\(T=(x,t)\)が大量に与えられたときに、 \(f(x,w) …

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により得られる情報量が最も大きくなるように入れる。 汎化能力、みたいな言葉を読ん …

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テストデータの精度を返す、 みたいなことをやるらしい。交差検証(Cro …

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。 決定木回帰と決定木分類。 ここよりはドメインとの連結部分が大変なんだろうと思った …

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\ …

2項分布に従う母集団の母平均を推測するために有意水準を設定して95%信頼区間を求めてみた。 母平均のあたりがついていない状況だとやりにくい。 \(\hat{p}\)がどんな値であっても下限は\(\ha …

ちょっと不思議な計算をしてみる。 仮定に仮定を積み重ねた素人の統計。 成功か失敗かを応答する認証装置があったとする。 1回の試行における成功確率\(p\)は試行によらず一定でありベルヌーイ試行である。 …