実験はギャンブルのようなもので、 どんな結果が出るかはわからないが、 実験計画を立てる。 「2群に差がない!」という帰無仮説を立てる。 群間のサンプルの選択は公平にしなければならないが、 勝率が高くなるような実験計画をデザインも必要である。 生物実験では、物理科学実験とは異なり、 得られるデータは必然的にばらつきを伴う。 測定者による誤差 ---実験技術の向上に伴い、 データの信頼度は上がる！ 測定装置、あるいは測定方法による誤差 測定されるものの性質による個体差
私のための統計処理ー基本解説
実験はギャンブルのようなもので、 どんな結果が出るかはわからないが、 実験計画を立てる。 「2群に差がない!」という帰無仮説を立てる。 群間のサンプルの選択は公平にしなければならないが、 勝率が高くなるような実験計画をデザインも必要である。 生物実験では、物理科学実験とは異なり、 得られるデータは必然的にばらつきを伴う。 測定者による誤差 ---実験技術の向上に伴い、 データの信頼度は上がる！ 測定装置、あるいは測定方法による誤差 測定されるものの性質による個体差
機械学習のパラメータチューニングを「これでもか！」というくらい丁寧に解説 - Qiita
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
【初心者向け】 機械学習におけるクラス分類の評価指標の解説 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは。R&Dチームの河野です。主な担当業務は機械学習モデルの開発です。 タイから日本に留学し、卒業後日本企業に就職していました。データ分析・機械学習の業務経験が3年程度で、R&Dチーム唯一の女性かつ外国人のメンバーです。 直近の仕事はディープラーニングによるクラス分類モデルの開発を担当しており、今回はモデル精度評価によく使われる評価指標について初心者向け説明させて頂きたいと思います。機械学習モデルの精度改善には課題に適切な評価指標の選択がすごく重要のため、各評価指標の理解が必要になります。分類モデル開発に興味を持っている方・挑戦してみたい方にご参考になれば幸いです。 基本的な用語 ポジティブとネガティブクラス 混合行列 評価指標 正解率（Accuracy） 適合率（Precision） 再現率（Recall） F値（F1-score） しきい値とprecision-recallのトレ
Private Presentation
Private content!This content has been marked as private by the uploader.
心理学者のためのベイズ統計入門
※こちらのスライドは誤りを含んでいます。修正スライドをアップしましたので以下をご覧ください。 https://www.slideshare.net/simizu706/ss-57721033 大阪教育大学での研究会で発表した資料です。 心理学者のために，かなり基礎的なところからベイズ統計について解説しています。 間違えているところがあればご指摘いただけると幸いです。 黒木玄（@genkuroki )さんからご指摘いただき、スライド内容に間違い、ミスリーディングな箇所があることがわかりました。スライドを見られる方は以下のツイートも併せてみていただくようお願いします。 https://twitter.com/genkuroki/status/973007871821557760
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
日本語で読めるHCI情報 - MASA OGATA
日本語で読めるヒューマンコンピュータインタラクション (Human Computer Interaction, HCI) の情報をまとめました！ ※最近は更新してないです。 学会情報 学会カレンダー HCI Calendar 以前のGoogle Spreadsheetをもとに、独立したウェブサイトとして作り直しました。 学会の投稿日・開催日が月ごとにまとまっています。 SIGCHI Calendar IEEE Conferences & Events 一覧・ランキング・採択率 ※英語 HCI Bibliography : Human-Computer Interaction Resources ランキングの高い出版物 – Human Computer Interaction | Google Scholar Top conferences in computer science | Mic
Curriculum Learning （関東CV勉強会）
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。 http://xpaperchallenge.org/cv/
Walker Mobile, LLC - Published Material
Published Material Topics Touch Screens and Active Digitizers Displays and Enhancements Mobile Computers Other Topics Touch Screens and Active Digitizers LATEST VERSION: "Touch Technologies Tutorial" Last updated:June, 2014 This is a combination of (a) the current slide set for Geoff Walker's new four-hour "Fundamentals of Projected-Capacitive Touch Technology" tutorial course, and (b) all of the
機械学習はじめの一歩に役立つ記事のまとめ - その後のその後
「機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン！と Machine Learning Advent Calendar 2014 - Qiita に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか？」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 機械学習チ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://utvle.files.wordpress.com/2010/09/1995-ems-trzeciak-writing_mathematical_papers_in_english__a_practical_guide.pdf
「実ロボットの運動生成」
CVFX Lecture 18: Stereo rig calibration and projective reconstruction