ざっくり機械学習

機械学習は参入障壁がとても高いということがわかった（今更感）。

• 機械学習
  • 学習コストが高い
• 多変量解析
  • 計算の途中で有用な情報がでてくるが(機械学習はそうではない)。
• 多変量解析の本をまず読む
• 機会学習の本ではすっ飛ばされる。
• 必要な知識が多岐に渡っているが繋がりを理解するのは難しい
• 機械学習
  • ルーツが色々あるのでアルゴリズムを理解するのは大変
• 外れ値解析がお宝を見つける場合もある。
• 自由度調整済み決定係数ー＞説明変数が多い時はこちらで考慮する。
• 係数は単位の影響を受ける->t値を見なくてはいけ無い。
• R:ステップ関数で説明変数を変えた
• 重回帰->多変量解析
• 数量化理論１、２、３
  • 必要であるが機械学習の本には載ってい無い
• 可視化のいい本はない
• Rのhelpのexampleは解析手法、可視化観点でとても参考になる。
• Factor型
  • 可視化の時に役に立つ