【Rメモ】多変数の関係性を視覚化する関数（パッケージ）まとめ - Qiita自分の覚書的な意味合いも含め、Rで多変数からなるデータフレームの関係性を視覚化する 関数（パッケージ）をまとめます。 多変数視覚化パッケージ＆関数まとめ pairs：散布図行列 既定で利用できるpairs関数。 見やすく加工するには色々パラメータをいじる必要があります。
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在してお
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
処理を実行中です
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
