ブースティング - Wikipedia
ブースティング（英: Boosting）とは、教師あり学習を実行するための機械学習メタアルゴリズムの一種。ブースティングは、Michael Kearns の提示した「一連の弱い学習器をまとめることで強い学習器を生成できるか？」という疑問に基づいている[1]。弱い学習器は、真の分類と若干の相関のある分類器と定義される。対照的に、強い学習器とは真の分類とよく相関する分類器である。 Michael Kearns の疑問への肯定的解答は、機械学習や統計学に多大な影響を及ぼしている。 アルゴリズム[編集] ブースティングはアルゴリズム的に制限されてはおらず、多くの場合、分布に従って弱い分類器に繰り返し学習させ、それを最終的な強い分類器の一部とするものである。弱い分類器を追加する際、何らかの方法で重み付けをするのが一般的で、重み付けは弱い学習器の正確さに関連しているのが一般的である。弱い学習器が追加さ
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
オンライン線形分類器とSCW - Sideswipe
はじめに こんにちは。Machine Learning Advent Calendar 2012 、 12/20 を担当させていただく @kazoo04 です。 普段は（株）ウサギィでエンジニアをやっています。 今日の話 今日は Exact Soft Confidence-Weight Learning (Wang et al, ICML2012) (以下SCW)のご紹介を致します。 SCWは線形オンライン形分類器のひとつで、 学習が高速 オンライン学習 ノイズに強い 精度が良い という素晴らしいアルゴリズムです。 SCWはCWを改良したアルゴリズムですが、本記事ではPerceptronから始まり、PA、CWなどを経てSCWに至るまでの過程とSCWのアルゴリズムについてまとめたいと思います。 数式の表記 すみません、はてなブログを始めたばかりで、ベクトルを太字の立体にする方法がイマイチわか
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
有名どころな機械学習手法の年表 - 木曜不足
ちょっと機械学習の比較的有名なモデルやアルゴリズムの初出について年表を作ってみた。 って今週末用の資料なんだけどねｗ 1805 Method of Least Squares 1901 PCA (Principal Component Analysis) 1905 Random Walk -1925 Logistic Regression 1936 Fisher's Linear Discriminant Analysis 1946 Monte Carlo Method 1948 n-gram model 1950 RKHS (Reproducing Kernel Hilbert Space) 1950s Markov Decision Process -1957 Perceptron 1958 Kalman Filter 1960s Hidden Markov Model -1961 N
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