元データ分析の会社で働いていた人の四方山話スマートフォン用の表示で見る元データ分析の会社で働いていた人の四方山話この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。lunch定理いうものがあり,いかなる問題に対しても他より高い予測性能を示すモデルは存在しえません.なにっ!聞いたこともないので調べてみる。Lunch定理(NFL)が発表された.NFLとはすべての評価関数に適用できる効率のよいアルゴリズムは存在しない.という定理である.http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/report/2007/0916/007/report20070916007.htmlということのようだ。平均すると汎用的なアルゴリズムと大きな差は見られないhttp://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/report/2007/0916/007/report20070916007.htmlとのこと。見ただけなのでもう少し調べてみる必要はありそうだ。昨日はデータの性質に合うカーネル関数を「うまく設計」することができるってことは、データの構造がある程度分かっているってことで、それなら計算コストの高い機械学習じゃなくてもよくね?って意見があるらしい。Lunch定理とは違うところで主張したつもり。特定の問題に特化したアルゴリズムの効率が改善されればされるほど、その問題の構造等の理解が深まっていく。問題への理解が深まり、究極的に問題のモデルを完全に数式で記述できちゃうと、そもそも機械学習いらないじゃん?ってなる。SVMの場合、その問題構造を完全に理解して、このカーネルを使えば完全に分離できちゃうよ、っていうのが分かってる状態って言うのは、すなわちもうそんなカーネル使ってわけのわからん高次元空間に写像してそこで線形分離しちゃったりなんかしないでも、別の手段を使えるでしょうよ、ということになるだろう。あまりに極端なところを言ってるだけで、現実問題としては、少しずつ理解を深めて、問題に適したカーネルを選択したり設計したりするしかないのだけどね。今の自分の理解では、ちょっとまだ完全には良く分かってない問題なんだよねーって時に、ちょいとあなた、そんな時にはこのアルゴリズムを使ってみないさいよ。Lunch定理なのかと。ある程度限定された条件下での話みたいだけど。我々は進化論的計算、特に遺伝的アルゴリズムや遺伝的プログラミングをさまざまな問題に応用する研究をしているが、次のような質問をよく受ける。その問題に遺伝的アルゴリズムを適用したのか。そもそも遺伝的アルゴリズムというのはよい探索手法なのか。Theorem—理想の**の探し方—すごく良く分かる。「はいっ」って渡された論文から始まった今の研究だけど、このことについて最近良く考えてる。答えはまだ出てないなぁ、ってかあるのかな?って言っておいて、専門家の詳しい先生が降臨してびしびし指摘してくれることを望むメソッド。Entriesはてなブログをはじめよう!rindai87さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告する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。