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    【アンサンブル学習(1)】まずは多数決と平均をとってみよ...
スタッキング 機械学習

【アンサンブル学習(4)】スタッキング・・積み重ねることで強くなる。

2022年9月16日 tosondodo
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今回はアンサンブル学習の手法の一つであるスタッキングという手法について取り上げます。 過去のアンサンブル学習についての記事は以下をご参 …
AdaBoost 機械学習

【アンサンブル学習(3)】ブースティング(AdaBoost)を実装してみた。

2022年9月15日 tosondodo
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今回は、アンサンブル学習の中でもブースティングについて説明・実装していきます。 過去のアンサンブル学習については以下をご参照ください。 …
バギング 機械学習

【アンサンブル学習(2)】バギング・・それは弱いもの同士が集まり勝つ方法

2022年9月6日 tosondodo
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前回は、アンサンブル学習のはじめの一歩として、モデルの予測結果の多数決をとる手法と平均をとる手法について説明しました。 https:/ …
アンサンブル(多数決、平均) 機械学習

【アンサンブル学習(1)】まずは多数決と平均をとってみよう。

2022年9月4日 tosondodo
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アンサンブル学習は、機械学習で精度を上げるための非常に有効な手法です。 アンサンブル学習は複数のモデルの予測結果を統合して、最終的な予 …
python Hello World python

【Hello World】Django、Flask、FastAPIで実装して比較してみた。

2022年9月1日 tosondodo
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「Hello World」 ある言語、あるフレームワークで「Hello World」をを出力するためには、どのようなコーディングをすれ …
pythonは値渡し python

Pythonは「値渡し」です!「参照渡し」という誤解はなぜ生じるのか?

2022年8月25日 tosondodo
ドドテクノ
Pythonを学び始めた時、ネットを調べて混乱したことがありました。 それは「Pythonは参照渡し」と書かれているサイトが多かった事 …
不偏分散 データ分析

【n-1で割る】不偏分散の期待値は本当に母分散と一致するか。

2022年6月8日 tosondodo
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母集団から標本(\(X_1,\cdots,X_n\))を取得したとき、その平均の期待値は、母平均(\(\mu\))に一致します。 \b …
中心極限定理の実験 データ分析

中心極限定理の検証。標本の平均は本当に正規分布に従うのか?

2022年5月31日 tosondodo
ドドテクノ
統計学の有名な定理として、中心極限定理というものがあります。 標本(サンプルサイズ\(n\))を母集団(平均\( \mu\)、分散\( …
信頼区間の意味 データ分析

信頼区間を可視化してその「本当の意味」を確かめてみた。

2022年5月28日 tosondodo
ドドテクノ
統計で信頼区間と言えば、誤った解釈をされがちなものとして有名です。 標本の平均の95%の信頼区間を求めた場合、母集団の平均がその区間内 …
mdi-pfi-shap比較 機械学習

重要度は信用できるか?Permutation Feature Importance(PFI)を試してみた。

2022年5月23日 tosondodo
ドドテクノ
「性能が良いのはわかった。でも理由が知りたい。」 機械学習においてモデルの説明性が求められる事は多いです。 「何故かわからないけ …
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