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【どれが】機械学習 総合スレ【いいの?】

1 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/05/16(水) 16:59:16 ID:BHvPmil00
遺伝的アルゴリズム
遺伝的プログラミング
ニューラルネットワーク
自己組織化
強化学習
ブースティング
サポートベクタマシン

2 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/05/17(木) 14:03:25 ID:5ZP3WUvT0
おまんこ百科事典!!!!

3 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/05/19(土) 21:28:52 ID:DroOnNt40
ああ、ちょうど機械学習に興味もってたところ。
どうなんだべ。
そもそも機械学習の定義を知りたい。

4 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/05/24(木) 02:51:04 ID:3P3FsLYv0
CRFsもよろしくね!

5 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/05/26(土) 12:59:51 ID:B6BKi2vG0
条件付き確率場ってHMMと」何が違うの?

6 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/05/29(火) 21:54:31 ID:ZuPLvsWj0
>>5
識別モデル
相互に interdependent な素性が使える
出力ラベルの同時確率を完全に「素性の束」としてモデル化していて,
マルコフ性に関する仮定が若干緩和されている

7 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/05/31(木) 14:53:43 ID:8OubRU+T0
ほほお

柔軟性が増してモデルの表現力が上がったと言うわけ?

8 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/06/01(金) 15:00:31 ID:PqJJZ9wb0
モデルの表現力と overfitting は車輪の両輪だけどね
だから MAP, マージン最大, bayes と
MLE に代わる estimation が次々提案されてるわけだけれども

9 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/06/04(月) 14:58:27 ID:MhucNx4g0
機械学習のベンチマークに使われるのは
フィッシャーのデータとかじゃだめだよね?

電総研の文字も簡単な部類になる?
やっぱバイオインフォマティクス?

10 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/06/04(月) 16:35:26 ID:MhucNx4g0
正直、機械学習周りの進歩が俺にとっては早すぎる
ついていけないorz

11 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/06/19(火) 13:20:42 ID:soCPmkUb0
ブースティングって弱いものが集まって強くなるってこと?

12 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/07/06(金) 02:57:06 ID:4SmWw5HG0
>>11
色々な特性を持った物が集まって強くなることらしぃ.
こないだ東工大のなんたらって教授の講演聞いてきたんだが,
経験的に言って入力となる事例集合に対して2〜3割の誤り出すくらいの
弱識別器を色々組み合わせるのが一番良いとかなんとか・・・

13 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/07/07(土) 10:42:25 ID:QqqsD0wF0
最近Rに追加されたrandom servival forestってどうなのかな

14 :名無しさん@そうだ選挙に行こう:2007/07/29(日) 05:13:23 ID:FP3sQnWU0
誰かrandom forestを分かり易く教えてくれ.
random subspace method + baggingって話だが,
そもそもrandom subspace methodって何だ?

15 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/09/22(土) 03:57:17 ID:MOt979aN0
crfってそんなに精度いいか?
かっこつけじゃね

16 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/09/25(火) 13:38:33 ID:1qbcG4sH0
適材適所なぐらい考えろよ。

17 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/10/23(火) 17:47:52 ID:+zsagkl00
k-nn法を使ってデータ解析したいんだがどっかにソースとかないかな?

18 :名無しさん@お腹いっぱい。:2007/10/25(木) 00:22:12 ID:jIN5PgGh0
HMMは動的ベイジアンネットでおk?

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