シグモイド関数 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
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クラスタリング - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
Freeware† mloss:clustering Cluster Analysis & Finite Mixture Models @ CRAN Task View：統計処理ソフト R の関連パッケージまとめ RjpWikiの関連ページ RjpWiki:Rの基本パッケージ中の多変量解析関数一覧 RjpWiki:stats(R 統計)パッケージ中のオブジェクト一覧： 一般的な凝集型階層的クラスタリングのhclustやk-means法のkmeansといった関数を含む RjpWiki:CRANパッケージリスト： clusterパッケージには clara, agnes, diana, fanny, mona, silhouette, xclara のアルゴリズムが含まれる Cluster：クラスタリング (C，perl，python) figue：JavaScript で k-means法 と
latent Dirichlet allocation - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
latent Dirichlet allocation (LDA)† probabilistic latent semantic analysis (pLSA) を改良した，文書集合の生成モデル．各文書は，\(k\)個の話題に応じて発生した語で構成されている． 以下の過程で，文書に含まれる\(N\)個の語を生成する． \(N\sim\mathrm{Poisson}(\xi)\) … Poisson分布で語数を生成 \(\theta\sim\mathrm{Dir}(\alpha)\) … Dirichlet分布で，\(k\)個の話題を生成するモデルのパラメータを生成． \(N\)個のそれぞれの語\(w_n\)について (a) \(z_n\sim\mathrm{Multinomial}(\theta)\) … 多項分布で話題を生成 (b) 語\(w_n\)を，話題\(z_n\)で条件付けした分
特徴選択 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
特徴選択 (feature selection)† \(k\)個の特徴量(属性)のベクトルで記述されている対象に機械学習の手法を適用するとする．\(k\)個の特徴量を全て利用せず，その中で有用なものを選び出すのが特徴選択．その目的は次の二つ： 目的変数と無関係な特徴量を使わないことで予測精度を向上させる． 学習された関数を，定性的に解釈しやすくする． その実現手法は次の二つに分けられる： フィルター法：目的変数と各特徴量との情報ゲインなどの，特徴の良さの規準を使って選択する． ラッパー法：特徴量の部分集合を使って実際に学習アルゴリズムを適用し，交差確認法などで求めた汎化誤差を最小にする特徴量の部分集合を選択する． 学習アルゴリズムを適用する必要があるラッパー法の方が予測精度は向上するが，フィルター法の方がはるかに高速． 特徴量が\(k\)個あるとき，全部で \(2^k-1\)個の特徴量の部
時系列 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
時系列 (time series)† 時系列とは，時間と共に変化するデータやイベントを継続的に観測した系列． 通常は，観測する時間間隔は一定． 統計などの分野では，従来から将来のデータの予測，検定，周期性の検証などが行われてきた． データマイニングの分野では次のような解析もなされるようになってきた(文献1) 索引付け(内容による質問)：質問時系列 \(Q\) と，類似度 \(D(Q,C)\) にもとづいて，事例集合中から最も類似した時系列を見つける． クラスタリング：類似度尺度 \(D(Q,C)\) に基づき事例集合中の時系列をグループ化する． クラス分類：ラベルのない時系列 \(Q\) を，二つ以上の事前に定めたクラスに割り当てる． セグメンテーション：\(n\)個のデータ点を持つ時系列 \(Q\) を，この\(Q\) を近似するような \(K\ll n\) 個の部分から成るモデル \(
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
python - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
python一般† python.org：公式サイト Wiki Package Index iOS用Python環境 Computable Python for iOS Python Math PyPad Pythonista 英語資料 Python Course：Python のいろいろなトピックについての講義を集めたサイト Python Quick Reference @ Richard Gruet (旧版 日本語訳) Google's Python Class OLamp.com -- Python Dev Center：O'Reillyのpython関連ニュース Python Miro Community：チュートリアル講演ビデオのポータル Wikipedia:Python_(programming_language) Python tools that everyone shou
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