ウェブ上でのデータ可視化に関する学会。可視化の人たちだけあって、スライドも綺麗。完全にあとで読む用のメモ。作成例は後ほど追記予定。過学習のテンプレとして出てくる。予測する曲線のデータと、それにノイズを乗せたデータを生成します。変数が三つある時によくやるのでメモ。Bの変数に変化があるかを調べたい時にとりあえず見てみる。データをクラスタリングして、各クラスタごとの教師データの分布の偏りを確かめたい。バッチサイズを狭めながらオートエンコーダを訓練して、その損失関数の減少具合を確認する。緑色線がエポックごとのおおよその損失関数のlossの値、赤色がバッチごとのlossの値を全てプロットしたものです。0だった時にそのラベルごとに変数の相関を、さらにラベルの違いごとに変数相関に違いがあるかを確認する。(1)月別アーカイブスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。