k近傍法 - Wikipedia
k近傍法（ケイきんぼうほう、英: k-nearest neighbor algorithm, k-NN）は、入力との類似度が高い上位 k 個の学習データで多数決/平均するアルゴリズムである[1]。 パターン認識（分類・回帰）でよく使われる。最近傍探索問題の一つ。k近傍法は、インスタンスに基づく学習の一種であり、怠惰学習 の一種である。その関数は局所的な近似に過ぎず、全ての計算は分類時まで後回しにされる。また、回帰分析にも使われる。 k近傍法は以下の手順からなる： 入力と全学習データとの類似度（距離）測定 類似度上位 k 個の選出 選出されたデータの多数決あるいは平均 すなわち「入力とよく似た k 個のデータで多数決/平均する」単純なアルゴリズムである[1]。 例えば環境（気温/湿度/風速）から天気（雨/曇り/晴れ）を予測する分類問題を考える。k=5 のk近傍分類では、過去100日の環境-天
MCMCの勉強(1): Taglibro de H
今さら感はあるが、MCMC (Markov Chain Monte Carlo; マルコフ連鎖モンテカルロ)を使えるようになろうと、まずは簡単な例から試してみた。 手始めに、正規乱数から生成した標本の平均と標準偏差を推定してみる。 やはりRを使用。MCMCpackパッケージを あらかじめインストールしておいて、呼び出す。MCMCpack中のMCMCmetrop1R()関数を利用して、メトロポリス法によるMCMC推定をおこなう。 library(MCMCpack) 乱数系列を初期化。 set.seed(1) 平均10、標準偏差3の乱数を1000個生成して、xに入れる。 m <- 10 s <- 3 x <- rnorm(1000, m, s) MCMC推定に使用する関数を用意する。betaは要素数2のベクトル。beta[1]が平均、beta[2]が標準偏差で、betaを推定する。関数の返り値
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