(pixabay.comより) １．背景とか Random Forest[1]とは、ランダムさがもつ利点を活用し、大量に作った決定木を効率よく学習させるという機械学習手法の一種です。SVMなどの既存の手法に比べて、特徴量の重要度が学習とともに計算できること、学習が早いこと、過学習が起きにくいこと（追記注釈１）などの利点が挙げられます。Kinectの姿勢推定に使われているらしいです。 最近、Random Forestをカジュアルに使う例が多く（特にうちの研究室）、一部パラメータやら出力やらがわからない人も多いと思います。使い方はTJOさんの資料[2]を読んでもらえれば理解できると思うし、詳細は波部先生の資料[3]をよんでもらえればわかると思います。 それで、いろいろな日本語の資料をいくら読んでも、Random Forestがもつ特徴の１つである、特徴量の重要度の詳細に関してはほとんどノータッ
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
import umap from sklearn.datasets import load_digits from scipy.sparse.csgraph import connected_components import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm from sklearn.manifold import TSNE import time def main(): digits = load_digits() digits.target = [float(digits.target[i]) for i in range(len(digits.target))] # UMAP start_time = time.time() embedding = umap.UMAP().fit_transform(digits
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
目的 随時更新されているKPIの時系列データに関して、数値に異常があった場合になるべく早くアラートを出せるようにしたいという要請がありました。これはいわゆる異常検知の問題です。多くの場合、異常検知では異常・正常を判定するラベル情報がないので、教師あり学習ができないことが多いです。教師なしで時系列データを異常検知する方法としては、ARIMA など時系列モデルを当てはめて、予測値と実績値の差が大きすぎるものを異常判定する、という方法が考えられます。しかし、この方法は精度の高い時系列モデルを作成できることが前提です。そこで、別のアプローチがないか調べたところ、参考文献 [3] で特異スペクトル変換 (SST, 別名: SSA, 特異スペクトル分析)という方法を見つけたので試すことにしました。 特異スペクトル変換には、 時系列データの分布の形状に依存せず、さまざまな形状に対応できる 仕組みが比較的
しばらく前にこんな記事が出ていたのをお見かけしました。 明らかにこれは僕が某所（笑）で適当に放言したことがきっかけで巻き起こった議論の一旦なのではないかと思うのですが、個人的にはこちらの@yohei_kikutaさんの仰る通りで大体良いのではないかと考えております。 なのですが、言い出しっぺらしき身としてはもうちょっと何か具体的な話を書いた方が良いのかな？とも思いましたので、常々公言しているように数学が大の苦手な身ながらどの分野のどのレベルの数学が機械学習をやっていく上で必要なのかという点について戯言だらけの駄文を書いてみることにします。 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 岡谷貴之出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/04/08メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (13件) を見るちなみに、以下に並べる戯言は深層学習青本から得られた知識を
Rでシーケンスなクラスタリングをする必要がでてきたので勉強して、まとめておく。 用途としては状態があり、時間によって遷移するものをクラスタリング出来る。例としては、天気予報（前日に晴れ、今日は曇り）でいろんな地域をクラスタリングしたいといった用途やwebページの人の訪れをクラスタリング（LP→カテゴリー１→広告）に行くパターン等々・・・。 ・使うパッケージTraMineR・cluser library(TraMineR) library(cluster) # データの読み込み data("mvad") # 状態の定義 mvad_alphab <- c("employment", "FE", "HE", "joblessness","school", "training") # パターンフォーマット変換 mvad_seq <- seqdef(mvad, 17:86, xtstep = 6,
TIS、機械学習で感情解析を行うためのデータセット「chABSA-dataset」を無償公開 ～ 観点を指示した自然言語処理により、文章の要約作成や図表化を目指す ～ 2018年4月10日 ＴＩＳインテックグループのTIS株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：桑野 徹、以下TIS）は、機械学習で感情解析を行うためのデータセット「chABSA-dataset」（チャブサ・データセット）を、無償公開することを発表します。 「chABSA-dataset」は上場企業の有価証券報告書(2016年度)をベースに作成されたデータセットで、各文に対してネガティブ・ポジティブの感情分類だけでなく、「何が」ネガティブ・ポジティブなのかという観点を表す情報が含まれています。こうした観点単位の感情分類を機械学習モデルに学習させることで、より高度な解析が実現できます。 「chABSA-dataset」に収
まずは普通のスターリングの公式 統計力学では良く階乗の計算が出てくる.それが『アボガドロ数程度の大きさの整数』の階乗だったりするものだから,定義に従って具体的な値を算出するのは不可能であるし,もう桁が幾つか違っていてもどうでもいいやと思えるほどに大き過ぎる値となるだろう. これをそのまま使っていたのでは式変形をしていくことが無理なので,別の変形しやすい形で表しておいた方が良い.そこで利用されるのが,「スターリングの公式」と呼ばれる次のような近似公式である. あるいはこれと全く同じ意味だが,次のように書いてもいい. これを求めるのは非常に簡単である.まず,の対数を取ったものは次のように表せるだろう. この右辺の値の意味するものを図で表してやろう.次のように,幅が 1 であるような帯グラフを描いてやれば,その帯の面積の合計が,その値を表していることになる. この図に描かれた曲線はを表しており,
「Pythonで系列パターンマイニング」を行うのにRのCSPADEを使った手順をまとめる。 そもそもPythonのライブラリでパターンマイニングを行える物があればそれを使えばいいのだが、見つけることができなかったため、Rのライブラリを利用したというのが本音。 環境 MacBook Pro13 macOS Sierra(10.12.6) メモリ 8GB Pythonのインストール https://qiita.com/shizuma/items/027167c6257f1c9d2a6f を参考にインストール Rのインストール https://qiita.com/azzeten/items/1031c788ed093d3b3946 を参考にインストール PypeRのインストール 今回はPythonとRの連携を考えるため、PythonからRを利用するPypeRをインストールする。 インストールに関
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 23日目。 ここまでデータをどういう風に処理したり、どういうタスクをこなしていくかについて勉強してきたが、 一度基礎的な事項に戻ってみたいと思う。基礎だから簡単というわけではない。基礎だからこそ難しく、また本質的な内容。 データ分析で使われている手法などをまとめて集約して、簡単な説明を付け加えていく。 しかし、このあたりの数学*1は苦手なので、なるべく直感的に自分のイメージを書いていく。 われわれが生きている空間や、距離は"正しい"のか ユークリッド空間/ユークリッド距離 点の距離 分布の距離 wasserstein計量 カーネル(再生核ヒルベルト空間) Topological Data Analysis(TDA) 次元削減/Embedding PCA(principal component analysis) t-SNE(t-Distributed
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