noko_htn https://blog.hatena.ne.jp/noko_htn/ nokoのブログ https://noko-htn.hatenadiary.com/ オンライン講座 はじめに 筑波大学オープンコースウェアの機械学習を視聴させていただいたときのメモです。 視聴メモ （前回の復習） 最小二乗法は、データが正規分布に生成されたことを想定したときの尤度最大化に相当する 決定的識別モデルは基本、二値分類だが、one-of-themとかで、多クラスに拡張もできる。 が、クラス数が多いと計算コストがかかる ヒンジ損失: 1より離れていれば、ペナルティ0。0-1は、識別超平面に近いので、ペナルティ。0以下はもちろんペナルティ。 教師あり学習 連続値Rなら回帰 条件付き確率[0, 1]なら確率的識別モデル（ロジスティック回帰など） 離散値なら決定的識別モデルによる分類（k-… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fnoko-htn.hatenadiary.com%2Fentry%2F2020%2F01%2F07%2F230744" title="TSUKUBA-OCW_機械学習_8_k-meansと主成分分析を視聴したときのメモ - nokoのブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2020-01-07 23:07:44 rich https://noko-htn.hatenadiary.com/entry/2020/01/07/230744 1.0 100%