【コラム】 吉田奈緒子｜“ギフト”がつくる循環 アイルランドの「カネなし男」が引き出した、ローカルな経済圏の可能性
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【コラム】 吉田奈緒子｜“ギフト”がつくる循環 アイルランドの「カネなし男」が引き出した、ローカルな経済圏の可能性
教師付き機械学習を始めるにあたって - ありんこのつぶやき
2014-08-12 教師付き機械学習を始めるにあたって 教師付き機械学習における憂慮点 ・訓練データとテストデータが異なる規則に従って生成されれば、訓練データからテストデータに関する情報が抽出できない。 →意味のある学習を行うためには訓練データとテストデータが何らかの共通点を持つ必要がある。 http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/2007/covariate-shift2-jp.pdf ・識別器の学習に必要なテストデータの数は次元数の増加と共に急激に増加する（次元の呪い） →一般にデータ集めは難しいため、その分次元を圧縮する必要がある。次元圧縮は正則化や主成分分析が挙げられる。（最適なバランスはトライ＆エラーで求めるしかない？） http://roadtomachinelearning.blogspot.jp/2012/10/blog-pos
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