代表的な教師なし学習アルゴリズムであるクラスタリングについて説明する。これは、データの持つ性質の近いもの同士をまとめ上げるアルゴリズムである。また、そのために必要な距離と類似度についても説明する。
クラシックな機械学習の入門 8. クラスタリング
代表的な教師なし学習アルゴリズムであるクラスタリングについて説明する。これは、データの持つ性質の近いもの同士をまとめ上げるアルゴリズムである。また、そのために必要な距離と類似度についても説明する。
ポアソン分布
「ランダムに事象が起きる」という考え方 次の図は1200秒間に初代ポケットガイガー（PINフォトダイオードを使った放射線計）が放射線をカウントした時刻を示したものです。下は机の上にそのまま置いた場合（全部で17カウント），上はやさしお（カリウムを多く含む塩）の上に置いた場合（全部で38カウント）です。 par(mgp=c(2,0.8,0)) plot(c(0,1200), c(0,3), type="n", axes=FALSE, xlab="", ylab="") axis(1) x1 = c(55,81.5,178.1,194.4,214.3,254.3,517.8,548.7, 553.6,556.6,700.1,730.7,735.6,881.9,883.3,962.2,1164.2) x2 = c(43.9,54.8,85,94.3,115.2,224.5,228.5,246.1
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