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Ridge Regression嶺回帰
小小程序员 05-14 18:22
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Stepwise Regression逐次回帰
05-14 18:21
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Logistic Regression論理回帰
ロジスティック回帰は「イベント=成功」と「イベント=失敗」の確率を計算するために使用されます。目的変数のタイプが二元（1 / 0、真/偽、はい/いいえ）変数の場合、ロジスティック回帰を使用する必要があります。
05-14 18:19
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Linear Regression線形回帰
線形回帰は通常、人々が予測モデルを学習する際に最初に選ばれる手法の一つです。この手法では、従属変数は連続的で、独立変数は連続的でも離散的でもよく、回帰直線の性質は線形です。
05-14 17:38
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勾配降下（Gradient Descent）
05-09 14:41
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Naive Bayesian Classification（Naive Bayesian Classification）
ベイズ分類法は統計学的な分類方法であり、クラス所属関係の確率、例えば与えられたタプルが特定のクラスに属する確率を予測することができます。ベイズ分類はベイズの定理に基づいています。単純ベイズ分類法は、ある属性値が与えられたクラスにおける確率が他の属性値から独立していると仮定します。この仮定はクラス条件独立性と呼ばれます。
05-14 16:32
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線形関数正規化（Min-Max Scaling）
線形関数正規化（Min - Max Scaling）。これは元のデータに線形変換を行い、結果を[0, 1]の範囲にマッピングし、元のデータの等比スケーリングを実現します。
05-14 16:19
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データ正規化（Normalization）
データ標準化（Normalization）は、正規化とも呼ばれます。正規化とは、処理する必要のあるデータをあるアルゴリズムで処理した後、それを必要な一定の範囲内に制限することです。
05-14 16:17
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relu関数-線形整流関数（Rectified Linear Unit，ReLU）
線形整流関数（Rectified Linear Unit, ReLU）は、修正線形ユニットとも呼ばれ、人工ニューラルネットワークでよく使われる活性化関数（activation function）であり、通常はランプ関数とその変種を代表とする非線形関数を指します。
05-14 16:07
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分位損失（Quantile Loss）
分位点損失関数は、我々が予測結果の値の区間を予測する必要がある場合、特別に有用なツールです。通常、我々は最小二乗回帰を利用して値の区間を予測しますが、これは主に、値の残差の分散が一定であるという仮定に基づいています。
05-14 15:44
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Huber損失――平滑平均絶対誤差
ヒューバー損失は二乗損失に比べて外れ値に対して鈍感ですが、同様に微分可能な特性を保持しています。これは絶対誤差に基づいていますが、誤差が非常に小さい場合には二乗誤差になります。
05-14 15:40
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平均絶対誤差——L 1損失関数
平均絶対誤差（MAE）も一般的に使用される回帰損失関数の一つで、目標値と予測値の差の絶対値の和で、予測値の平均誤差幅を表し、誤差の方向を考慮する必要はありません。
05-14 15:38
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コンボリューションニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks）
畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks）は、ディープラーニングモデルまたは人工ニューラルネットワークに似た多層パーセプトロンであり、視覚画像の分析によく用いられます。畳み込みニューラルネットワークの創始者は著名なコンピュータサイエンティストのYann LeCunで、現在はFacebookで働いています。彼は畳み込みニューラルネットワークを使ってMNISTデータセット上で手書き数字問題を解決した最初の人です。
05-14 12:45
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BPニューラルネットワーク
BPニューラルネットワークは多層のフィードフォワードニューラルネットワークであり、その主な特徴は、信号は前方伝播し、誤差は逆方向に伝播することです。具体的には、以下のような隠れ層を1つだけ含むニューラルネットワークモデルについて：
05-14 12:23
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機械学習のクラスタリングアルゴリズム
クラスタリングアルゴリズムは教師なし学習で、データだけが必要で、ラベル付けされた結果は必要ありません。学習と訓練を通じて、共通のグループを発見するために使用されます。本文では、K-means、階層的クラスタリング、GMMガウス混合モデルなど、いくつかの一般的なクラスタリングアルゴリズムを紹介します。
05-13 15:56