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2010年7月30日のブックマーク (2件)

  • 第2回 確率の初歩 | gihyo.jp

    今回は、機械学習で使う「確率」のお話です。 確率は、統計的な機械学習のもっとも重要な基礎知識です。とはいえ、確率についてゼロから説明するというのは紙数的にも厳しいため、高校の確率を少し憶えているくらい(期待値や標準偏差など)を前提とし、「⁠高校の確率」と「機械学習の確率」の質的な相違点について、少し丁寧に見ていく、という形で進めていきます。 機械学習と確率 最初に、機械学習にとって確率はどういう役割なのかを確認しておきましょう。 実のところ、機械学習に確率が必須というわけではありません。ニューラルネットワークやサポートベクターマシンなどの有名な手法も「確率を用いない機械学習」ですし、その他にも数多くの手法があります。しかし、「⁠確率を用いない機械学習」の多くは、「⁠結果のランキングを作りづらい(評価値の大小に意味がない⁠)⁠」⁠「⁠条件が異なる場合の結果を比較できない」などの欠点がありま

    第2回 確率の初歩 | gihyo.jp
    kei_kei
    kei_kei 2010/07/30
    ベイズの公式とか事後確率とかの説明がしっくりくる。分かったような気になる。
  • 肉厚と抜き勾配をおさえるべし!(1/3) - @IT MONOist

    金属疲労を起こした際にかかる対策コストは膨大なものになる。連載「CAEを正しく使い疲労強度計算と有機的につなげる」では、CAEを正しく使いこなし、その解析結果から疲労破壊の有無を予測するアプローチを解説する。連載第10回は「溶接部の疲労強度」について取り上げる。