「機械学習」カテゴリーアーカイブ

ガウス・マルコフの定理：単回帰モデルでの証明

今までは学習データ[math](x_i,\ y_i)[/math]に確率的な仮定を置かず回帰直線の当てはめを考えましたが、ここからは確率的な誤差項を含むモデルを考えます。 [math] Y_i = \beta_0 + \… 続きを読む »

単回帰は学習データに外れ値があると外れ値への当てはまりを優先し他のデータの当てはまりをほぼ無視することが知られています。ここでは実例を通して外れ値がどのような影響を与えるかを確認しで外れ値が与える影響を理論的に解析し… 続きを読む »

単変量線形回帰（単回帰）モデルは学習データ外の値や外れ値で予測した場合意味のない値大きく外れた値になる可能性があり注意が必要です。ここでは単回帰モデルの予測の留意点、対処法を説明します。学習データ外での予測の留意… 続きを読む »

「単回帰の考え方と基本的な性質」に続き学習データへの当てはまりの良さを表す「決定係数」を紹介し、単回帰モデルでの決定係数と相関係数の関係を導きます。決定係数決定係数（coefficient of determinat… 続きを読む »

教師あり学習の最も基本的な手法として単回帰の考え方と基本的な性質として回帰係数の導出回帰直線の性質計算量を紹介します。単回帰単回帰は[math]N[/math]個の説明変数: [math]x_i\in \m… 続きを読む »

いよいよ機械学習モデル構築に入っていきます。高度なモデルを使いたくなりますが仮定、前提が多く「うまく動かない」「精度がでない」ことがあるエラーや精度が出ない時の原因特定が大変なのでシンプルなモデルから始めて徐々に高… 続きを読む »

引き続き特徴量と生存率の関係を見ていきます。前半編でも触れたように特徴量の変化によって生存率に差がでるか？特徴量の変化に対して生存率が上下したり非単調な変化をしていないか？を確認します。なお、Jupyter not… 続きを読む »

さぁここから年齢、性別などの特徴量と生存率の関係を見ていきます。基本的には特徴量の変化によって生存率に差がでるか？特徴量の変化に対して生存率が上下したり非単調な変化をしていないか？を確認します。特徴量生成の重要ポイ… 続きを読む »

続いて学習／評価データの基礎集計をしていきます。基礎集計では異常値（定義上、ありえない値）がないか分布の確認外れ値がないか頻度の少ないデータがないか学習、評価データで分布に偏りがないかを確認し、適切な前処理を… 続きを読む »

データ分析と聞くと機械学習アルゴリズムを使ったモデル構築に目がいきますが、どのアルゴリズムが使えそうかアルゴリズムに適した形にデータ整形するには分析対象のデータの内容をきちんと理解しておくことが重要です。そこで、分… 続きを読む »