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交差検定(英: Cross-validation)とは、統計学において標本データを分割し、その一部をまず解析して、残る部分を最初の解析の仮説検定に用いる手法[1] [2] [3]。 最初に解析するデータを「訓練事例(training set)」などと呼び、他のデータを「テスト事例(testing sets)」などと呼ぶ。 交差検定は Seymour Geisser が生み出した。特にそれ以上標本を集めるのが困難(危険だったり、コストがかかったり)な場合、データが示唆する仮説を検証することに慎重になる必要がある。 [編集] 交差検定の主な種類 [編集] ホールドアウト検定 一般にホールドアウト検定は交差検定には分類されない。なぜなら、データを交差させることがないためである。初期標本群から事例を無作為に選択してテスト事例を形成し、残る事例を訓練事例とする。テスト事例に使われるのは初期の標本群の
落書き† 地方大学の東京オフィス 2012-10-27 Machine Learning that Matters (ICML2012) 読んで考えたこと 2012-06-08 金環日食の画像処理> 2012-06-07 就職先としての産総研 2011-11-27 科研費について 2011-11-01 確率論ムズイ? 2011-08-17 勉強会に出て思ったこと 2011-08-05 会議もろもろ 2011-06-23 研究会と動画配信 2010-05-27 勉強会のすすめ ---「樺島君とゆかいな仲間たち」の思い出 2010-02-05 RAAGのことなど 2009-04-08 素数の逆数の和は 2009-04-01 モンテカルロ囲碁 2009-03-06 ノーベル賞 2008-10-8 NHK ポアンカレ予想 2007-10-17 産総研停電 2006-10-06 ペレルマン 2006
書籍・資料† 機械学習や統計関係の書籍をみなさんに紹介しましょう. 機械学習全般の教科書については 機械学習#TextBook も参考にして下さい. 論文の紹介は「論文」 にあります. 機械学習・統計・データマイニングの書籍・論文の英語表現は「English」にあります. Christopher M. Bishop著“Pattern Recognition and Machine Learning”の日本語版 「パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測」サポートページ 赤穂 昭太郎著 「カーネル多変量解析」のサポートページ ↑ リンク† 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 講義ビデオ BayesFun の書評 (BayesFun:BookReview/和書, BayesFun:BookReview/洋書) Top Mentioned AI & Machine L
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I was the Dean of the School of Computer Science at Carnegie Mellon University from 2014 to 2018.(1) (Pronouns he/him). My background is in statistical machine learning, artificial intelligence, robotics, and statistical computation for large volumes of data. I love algorithms and statistics. In the case of robotics, which I also love, I only have expertise in decision and control algorithms. I su
thriftとかhadoopなど,何やらいろいろと手を出してしまい,ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが,今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います. はじめに 最近,といっても結構前からなのですが,海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ,かつ,議論も少し盛り上がっています.僕は機械学習が好きなだけで,専門というにはほど遠いのですが,僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります. 機械学習というと,色々な数学的な知識が必要であったり,統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと,専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います.今日紹介するエントリーは,そんな方々にヒントになるような内容になっていると
Toshihiro Kamishima My research interests are machine learning and data mining, in particular fairness-aware machine leanring and recommender systems. Contact Information E-mail mail [AT] kamishima.net Homepage https://www.kamishima.net/ Social media Twitter: @shima__shima, BlueSky: @shima–shima Social Sites DBLP, Google Scholar, ResearchGate, SpeakerDeck PGP Key Fingerprint: CEBD 62F2 FD65 7CFF A
2026.01.30: 【お知らせ】2025年度現場イノベーション賞の推薦を募集しています, 2026/2/27 締切 →詳細 2026.01.30: 【お知らせ】2025年度業績賞・功労賞・フェローの推薦を募集しています, 2026/2/27 締切 →詳細 2026.01.05: 【記事更新】私のブックマーク「大規模言語モデルと知識グラフ」 →詳細 2026.01.05: 【会誌発行】人工知能学会誌 Vol.41 No.1 (2026/1) →詳細 2025.12.25: 【締切延長】2025年度論文賞 推薦のお願い, 2026/1/4 締切 →詳細
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