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IT練習ノート

IT関連で調べたこと(実際は嵌ったこと)を書いています。

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
  • 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