ヤフーニュースは、やまもといちろう氏の記事「全削除」の理由を説明してほしい→説明文が公開されました（岡田有花） - エキスパート - Yahoo!ニュース
3月26日（この記事執筆の翌日）、ヤフーが経緯を説明する文書を公開しました。以下のリンクからご確認ください。 ・山本一郎氏のnote等でのご発信につきまして この記事が掲載されているメディア、「Yahoo!ニュース個人」の書き手の1人だったやまもといちろう氏が、「自身の過去記事1000本以上が、Yahoo!ニュース個人から同意なく削除された」と3月24日に自らの「note」で訴え、物議になっています。 やまもと氏の記事が、本人の合意なく削除されたのはなぜなのか。私もYahoo!ニュース個人の担当者に問い合わせてみましたが、「分からない」という返答でした。 私もYahoo!ニュース個人の書き手の1人ですが、自分の記事が合意なしに消されるかもしれない……と不安です。なぜ記事が削除されたのか、ヤフーに説明していただきたいと思い、この記事を書いています。 「個人の書き手の支援」目指して始まった「Y
PCAとSVDの関連について - Qiita
この場合、長さ、幅、重さ……などの測定値を 特徴量 、製造所IDを ラベル として何らかの機械学習をすることが考えられます。ただ、多くの場合、この特徴量が多すぎるといった状況が発生します。中には、「製造に要した時間」のようなおおよそ関係なさそうな測定値が入っていたり、重さと体積のような、明らかに相関がありそうなものが入っていたりします。 人間であれば「この特徴量は関係なさそうだな」とあらかじめアタリをつけて表から落としたりもできますが、基本的に機械学習アルゴリズムは与えられた特徴量を公平に評価します。その結果、ラベルと論理的に関係がない特徴量にまで相関を見出してしまう……なんてことも起こってしまいます。 また、特徴量どうしに相関がある場合、それらのモデル内での役割はほぼ同じであり、そこまで多くの情報を持っていることにはなりません。極端な例を挙げると、「長さ」のカラムが表に2つあってまったく
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