F-score - Wikipedia
Precision and recall In statistical analysis of binary classification and information retrieval systems, the F-score or F-measure is a measure of predictive performance. It is calculated from the precision and recall of the test, where the precision is the number of true positive results divided by the number of all samples predicted to be positive, including those not identified correctly, and th
Precision and recall - Wikipedia
Precision and recall In pattern recognition, information retrieval, object detection and classification (machine learning), precision and recall are performance metrics that apply to data retrieved from a collection, corpus or sample space. Precision (also called positive predictive value) is the fraction of relevant instances among the retrieved instances. Written as a formula: Recall (also known
データの種類の理解と線形回帰ことはじめ - Qiita
昨日は統計のウソを見破る 5 つの視点として統計的誤りに関する注意点を説明しました。 本日はここであらためて、分析しようとしているデータそのものにスポットを当ててみたいと思います。 KPI (key performance indicator) とは目標を達成するために何が必要かを定量的に表す数値です。整形して美人になりたいというのは KPI ではありませんが、体重を 3 ヶ月後までに 10 キロ減らすとか鼻を 1.5 センチ高くするといったものは KPI です。 データにはどのような種類があり KPI として利用しようとしている指標はどんなデータなのか正しく理解していないとしばしば誤った KPI を導き、無意味なデータ分析へとつながる危険を孕みます。 変数とは 社会調査や医療統計など様々な分野で被調査対象者の状態を多方面から特定していきます。たとえばアンケートやカルテを想定してみましょう
線形回帰と相関係数、そして東京の平均気温を実際に分析してみる - Qiita
線形回帰における仮定 前々回、前回 と線形回帰について説明してきました。 線形回帰における最小二乗法では Y 軸の点と点の全体的な長さの差異 (= これを、それぞれの差の二乗を取ってから加算するので二乗誤差といいます) が最小になるように、まっすぐな線 (= 1 次式の直線となる関数) を求めました。すなわち、データの集合から直線に回帰する推定をおこなったわけです。 相関係数を求める どんな 2 次元データでも線形回帰で関数を導くことはできますが、それが妥当かどうか気になります。そこで両者の相関係数を求めます。相関係数はベクトル v1, v2 からそれぞれの要素 x, y の平均を求め、次に v1, v2 の分散と共分散を求めます。コードで表現してみましょう。 def correlation(data): n = len(data) # 二次元データの長さを n に求める xm = 0.0
[Review] Wide&Deep Learning - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Main Question can we teach computers to learn like humans do, by combining the power of memorization and generalization? Study Resources Tensorflow Tutorial Nice Qiita Post in Japanese Research Blog Visual Concept Case Study Let's say one day you wake up with an idea for
![[Review] Wide&Deep Learning - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/908d96d8ecf51460416e55b7c7cab3da24da6f93/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRmF2YXRhcnMzLmdpdGh1YnVzZXJjb250ZW50LmNvbSUyRnUlMkYyMDYyNjc5MiUzRnYlM0Q0P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPTU0NDU5MjgzNmIzOThiZjI1YmUyNTc2YmRlZGFmNjM5%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D7a4d087018d63fe3b46e82108b661ea7%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUmV2aWV3JTVEJTIwV2lkZSUyNkRlZXAlMjBMZWFybmluZyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTdkZjBlMjhmYzE4ZTZhMDE4ZjM1ZGU5ZTczOTZmMjhj%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBSb3dpbmcwOTE0JnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9NGEwOTczZTZhZTVjN2ZiM2E0ZDkzMTU1MjRkZDdlZTc%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D2166807f0bf6d8d9306f7ffc541ffb20)
LinearRegression クラスについてメモ - Qiita
sklearn の LinearRegression クラスについての個人メモ。 LinearRegression とは 線形回帰モデルの一つ。説明変数の値から目的変数の値を予測する。 導入 import sklearn.linear_model.LinearRegression アトリビュート coef_ 回帰変数。 intercept_ 切片。 メソッド fit(x, y) 線形回帰モデルの当てはめを実行。訓練の開始。 xが対象データで、yが正解データ ※教師あり学習が前提 get_params() 推定に用いたパラメータを取得。 predict(x) モデルを使用して、xに対して予測を実行し予測値を算出する。 score(x, y) 決定係数を出力。予測値xと正解値yの相関を測る。 実践 import pandas as pd from sklearn.linear_model im
【機械学習】最小二乗法について メモ - Qiita
機械学習で使用することを前提として、最小二乗法についてまとめます。 ど文系のメモなので、誤りなどあったら指摘していただければ嬉しいです。 最小二乗法とは 最小二乗法(さいしょうにじょうほう、さいしょうじじょうほう；最小自乗法とも書く、英: least squares method)は、測定で得られた数値の組を、適当なモデルから想定される1次関数、対数曲線など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、残差の二乗和を最小とするような係数を決定する方法、あるいはそのような方法によって近似を行うことである。(Wikipedia) あるデータの分散について回帰を行いたいときなどに用いる考え方。 回帰直線をはじめとし、ロッソ回帰やリッジ回帰などの根底となる概念。 数式について 数式 モデル関数を f(x) とするとき
サポートベクターマシン(support vector machine:SVM)の基礎 - HELLO CYBERNETICS
線形識別器の代表格としてサポートベクターマシンを取り上げます。 機械学習で一躍有名となった手法の1つで、ディープラーニングが流行る以前は「え、まだニューラルネットやっているの？時代はサポートベクターマシンでしょ」と言った雰囲気でした。今はなぜか逆転して「まだサポートベクターマシンやってるの？」と言う人が実際にいるのですが（笑）、ディープラーニングの設計・学習の手間などを考えるとサポートベクターマシンはまだまだ捨てたものではありません。転移学習などでも応用が効きますしね。 SVMはマージン最大化という考えで、高い汎化性能を持つことが知られています。今回は、SVMがどのような考えでデータを識別するように学習を行うのかを説明していきたいと思います。今回は線形識別器として取り上げますが、当然基底関数を変える、カーネル法を用いることで非線形への拡張ができますから、その点についても触れていきたいと思い
Multilevel model - Wikipedia
Multilevel models[a] are statistical models of parameters that vary at more than one level.[1] An example could be a model of student performance that contains measures for individual students as well as measures for classrooms within which the students are grouped. These models can be seen as generalizations of linear models (in particular, linear regression), although they can also extend to non
Text alternatives - a decision tree - 4 Syllables
To help you write better text alternatives for images, our decision tree asks three main questions. It guides you in choosing a short, long or blank text alternative. 1. What role does the image play? Purely decorative? If the image plays a purely decorative role on the page, use a blank text alternative: (alt=""). A screen reader will then ignore it. If you use decorative images regularly, ask yo
Decision Tree in Matlab
The documentation page of the function classregtree is self-explanatory... Lets go over some of the most common parameters of the classification tree model: x: data matrix, rows are instances, cols are predicting attributes y: column vector, class label for each instance categorical: specify which attributes are discrete type (as opposed to continuous) method: whether to produce classification or
Structured support vector machine - Wikipedia
The structured support-vector machine is a machine learning algorithm that generalizes the Support-Vector Machine (SVM) classifier. Whereas the SVM classifier supports binary classification, multiclass classification and regression, the structured SVM allows training of a classifier for general structured output labels. As an example, a sample instance might be a natural language sentence, and the
k-nearest neighbors algorithm - Wikipedia
In statistics, the k-nearest neighbors algorithm (k-NN) is a non-parametric supervised learning method. It was first developed by Evelyn Fix and Joseph Hodges in 1951,[1] and later expanded by Thomas Cover.[2] Most often, it is used for classification, as a k-NN classifier, the output of which is a class membership. An object is classified by a plurality vote of its neighbors, with the object bein
Online Nonlinear Support Vector Machine for Large-Scale Classification
Online Nonlinear SVM for Large-Scale Classification Online Nonlinear Support Vector Machine for Large-Scale Classification Yuh-Jye Lee Joint work with Y.-C. Tseng and I.-F. Chen Lab of Data Science and Machine Intelligent Dept. of CSIE@TaiwanTech. 2014 Statistics and Machine Learning Workshop September 11, 2014 Yuh-Jye Lee Joint work with Y.-C. Tseng and I.-F. Chen Online Nonlinear SVM for Large-S
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[Review] Wide&Deep Learning for Recommender System - Qiita![[Review] Wide&Deep Learning for Recommender System - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dba8b41819486a81468576ce3da7dea5a2db82f1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRmF2YXRhcnMzLmdpdGh1YnVzZXJjb250ZW50LmNvbSUyRnUlMkYyMDYyNjc5MiUzRnYlM0Q0P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPTU0NDU5MjgzNmIzOThiZjI1YmUyNTc2YmRlZGFmNjM5%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D7a4d087018d63fe3b46e82108b661ea7%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUmV2aWV3JTVEJTIwV2lkZSUyNkRlZXAlMjBMZWFybmluZyUyMGZvciUyMFJlY29tbWVuZGVyJTIwU3lzdGVtJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9YmRiODAyMmYxODFlYTM0ZGJmY2IwOTZkN2JhNDM5ZDU%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBSb3dpbmcwOTE0JnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9NGEwOTczZTZhZTVjN2ZiM2E0ZDkzMTU1MjRkZDdlZTc%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D2191c527591448b67ddb5c1a33690ffe)
Algorithm-SVM-0.13
GitHub - igrigorik/decisiontree: ID3-based implementation of the ML Decision Tree algorithm
GitHub - karpathy/svmjs: Support Vector Machine in Javascript (SMO algorithm, supports arbitrary kernels) + GUI demo
Perceptron, Support Vector Machine, and Passive Aggressive Algorithm.
[MRG] Sparse input support for decision tree and forest by arjoly · Pull Request #3173 · scikit-learn/scikit-learn![[MRG] Sparse input support for decision tree and forest by arjoly · Pull Request #3173 · scikit-learn/scikit-learn](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/364023e0575955b9bd00f2c69316b931842d4606/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fopengraph.githubassets.com%2F6e62a3444b750b3ae9b5f475c4778838ef7e05a1025ba59a3de3bdb46391b5c7%2Fscikit-learn%2Fscikit-learn%2Fpull%2F3173)
