遠山 祐典さんのツイート: "Nature公式、論文要旨の書き方。 授業でこれを扱うと国籍問わず大半の大学院生が知らなかったと言うので簡易和訳版を作成。 もちろん、Nature以外の論文にも流用する事が可能。 注目は、[結果]に使える文の少なさ(2~3文。全体の20~25%)。 和訳の修正案、大歓迎です。 英語版:https://t.co/RQEbeOWoNX… https://t.co/zdu9I9J24b"
Nature公式、論文要旨の書き方。 授業でこれを扱うと国籍問わず大半の大学院生が知らなかったと言うので簡易和訳版を作成。 もちろん、Nature以外の論文にも流用する事が可能。 注目は、[結果]に使える文の少なさ(2~3文。全体… https://t.co/zdu9I9J24b
![遠山 祐典さんのツイート: "Nature公式、論文要旨の書き方。 授業でこれを扱うと国籍問わず大半の大学院生が知らなかったと言うので簡易和訳版を作成。 もちろん、Nature以外の論文にも流用する事が可能。 注目は、[結果]に使える文の少なさ(2~3文。全体の20~25%)。 和訳の修正案、大歓迎です。 英語版:https://t.co/RQEbeOWoNX… https://t.co/zdu9I9J24b"](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e5928c9459b4b1f72c8888e8d218bcab74ce6475/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fprofile_images%2F1600435512489422852%2FfOcRIQUb.jpg)
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ランダムフォレストの概要を大雑把に解説 - 具体例で学ぶ数学
１．それぞれ異なるデータをもとにする ランダムフォレストでは、もとの訓練データから、（各 $i$ に対して）$i$ 番目の決定木を作成するための「サブ訓練データ」を抽出します。それぞれの抽出は復元抽出で行います（同じデータを何回も抽出することもある）。このように、復元抽出によってサブデータを作成する手法を、ブートストラップサンプリングと言います。 例えば、もとのデータが $(d_1,d_2,d_3,d_4,d_5)$ の５つからなるとき、 ・１番目の決定木の作成には $(d_1,d_2,d_4,d_4)$ を使い ・２番目の決定木の作成には $(d_1,d_3,d_4,d_5)$ を使う というような感じです。 ２．異なる説明変数を分割候補として使う 各決定木を作成するときには、１つのノードから初めてどんどん分割していくわけですが、分割は、 訓練データの説明変数のうち、$K$ 個をランダム
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機械学習を初めて勉強する人におすすめの入門書 - old school magic
概要 私が機械学習の勉強を始めた頃、何から手を付ければ良いのかよく分からず、とても悩んだ覚えがあります。同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、自分が勉強していった方法を記事にしたいと思います。 目標としては、機械学習全般について、コンパクトなイメージを持てるようになることです。 そのためにも、簡単な本から始めて、少しずつ難しい本に挑戦して行きましょう。 入門書 何はともあれ、まずは機械学習のイメージを掴むことが大切です。 最初の一冊には、フリーソフトでつくる音声認識システムがおすすめします。 フリーソフトでつくる音声認識システム - パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/17メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (38件) を見るレビュー :
Rによる機械学習：caretパッケージの使い方 | Logics of Blue
ニューロンの個数を2パタン。 データへの依存度を3パタン用意すると、2×3＝6パタンも試さなければなりません。 大変に面倒ですが、このハイパーパラメタを雑に設定すると予測精度が落ちてしまうこともよくあります。 めんどくさいですが、なるべくやったほうがいいです。 4．モデルを使って予測する これは簡単。単に予測をするだけです。 パッケージを使っていれば、たいていは予測用の関数が用意されています。 5．予測の評価をする 最後は評価です。 評価をすることによって、 ・どの手法の ・どのパッケージの ・どのパラメタを 採用すべきかを判断します。 で、一番予測精度がいいやつを使って予測することになります。 たくさんの手法、たくさんのパッケージ、たくさんのパラメタの組み合わせをしらみつぶしに評価する。 普通にこれをやろうと思うと、気が遠くなってしまいますね。 そこで登場するのがパッケージ「caret」
機械学習、ディープラーニングでの学習データとテストデータの分割手法について - AI人工知能テクノロジー
機械学習、ディープラーニングではモデルの精度を高めることが非常に大切です。 モデルの精度を高めるためには手持ちのデータを用いて学習していきますが、その際に学習用データとテストデータで分ける必要があります。 もし、手持ちのデータを全て学習用データとして使用した場合、過度に適合したモデルが出来上がってしまい、逆に精度が低くなってしまうからです。これは過学習と呼ばれています。 過学習を防止するため、手持ちのデータを全て学習用のデータとして使用するのではなく、学習用データとテストデータに分割し検証していくことが大切です。 学習用データとテストデータの分割の方法にはいくつかの手法があるので、代表的な手法について解説します。 Hold-out(ホールドアウト法) データ全体を学習用データとテストデータに分割し、モデルの精度を確かめる手法です。例えばデータ全体が100個ある場合、6対4の割合で分割し、学
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Naosuke Mukoyamaさんのツイート: "多くの助成が日本居住or国内大学院在籍を要件づけているなかで、海外留学中の院生でも応募できる研究助成のリストを作りました（人文社会科学系中心）。他にもご存知でしたら教えて頂けるととても嬉しいです。 https://t.co/07iugGsBWs"
How 2,000-year-old roads predict modern-day prosperity - The Washington Post
Hold-out validation vs. cross-validation