taisa831機械学習におけるアルゴリズム前回のパーセプトロンに引き続きこの勉強会用に仕事ではじめる機械学習を元に機械学習におけるアルゴリズムをまとめる。機械学習に特化した勉強会になります。仕事で機械学習などを活用したいけど何からはじめればよいか分からないような方向けのハンズオン形式の勉強会です。輪読会からはじめます。...※不適切な内容である場合はすぐに取り下げます。推薦:ユーザーが好みそうなアイテムや、閲覧しているアイテムに類似しているアイテムを提示する異常検知:不審なアクセスなど、普段とは違う挙動を検知する頻出パターンマイニング:データ中に高頻度に出現するパターンを抽出する強化学習:囲碁や将棋のような局所的には正解が不明確な環境で、とるべき行動の方針を学習するアルゴリズムを選定するには以下のフローチャートを参考にするとよい。startからはじめて条件によって分類、回帰、クラスタリング、次元削減のどれを選べばよいかが分かる。予測性能はまずまず、学習速度は早い過学習を防ぐ為の正則化項が加わっている特に出力の確率値が出せるという特徴のため、広告のクリック予測にもよく使われている。表すことが可能で、2値分類時の交差エントロピー誤差関数は、N個のデータに対してyを出力、tを正解ラベル(正しい場合は1、間違っている場合は0とする)、logを底がeの自然対数とすると、次のような書式で表すことができる。厳密にはパーセプトロンとは横軸の交差の場所が違うSVMの2つの大きな特徴マージン最大化マージンを最大化することで、正則化項と同じように過学習を抑えることができる。マージンの最大化とはマージンが最大になるような超平面の引き方を決めることで既知のデータに対してあそびがうまれる。過学習を抑えることができる。決定境界は直線にはならない決定木の仕組み教師データから条件式を作り、予測の際には木の根から順番に条件分岐をたどっていき、葉に到達すると予測結果を返すアルゴリズム。不純度と呼ばれる基準を使って、できるかぎり同じクラスがまとまるように条件分岐を学習していく。教師あり学習の1つで、ある入力データから連続値を予測する。WooCommerce.。