【どれが】機械学習　総合スレ【いいの？】

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/05/16(水) 16:59:16

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

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/05/17(木) 14:03:25

おまんこ百科事典！！！！

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/05/19(土) 21:28:52

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。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/05/24(木) 02:51:04

CRFsもよろしくね!

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/05/26(土) 12:59:51

条件付き確率場ってHMMと」何が違うの？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/05/29(火) 21:54:31

>>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

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/05/31(木) 14:53:43

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？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/06/01(金) 15:00:31

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

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/06/04(月) 14:58:27

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？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/06/04(月) 16:35:26

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

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/06/19(火) 13:20:42

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？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/07/06(金) 02:57:06

>>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・・・

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/07/07(土) 10:42:25

最近Rに追加されたrandom servival forestってどうなのかな

**名無しさん＠そうだ選挙に行こう** · 2007/07/29(日) 05:13:23

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？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/09/22(土) 03:57:17

crfってそんなに精度いいか？
かっこつけじゃね

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/09/25(火) 13:38:33

適材適所なぐらい考えろよ。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/10/23(火) 17:47:52

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？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2007/10/25(木) 00:22:12

HMMは動的ベイジアンネットでおｋ？