DBSCAN: 外れ値/ノイズを発見するための密度ベースクラスタリング
クラスタリングは、類似性が高いデータをグループ化する教師なし学習の一種です。 クラスタリングには様々なアルゴリズムがありますが、使用アルゴリズムごとでデータセットから得られる結果も異なります。 さらに、クラスタリングには...
機械学習・最適化ML
機械学習・最適化
統計・線形代数一般化線形モデル (GLM)：一般線形モデルの拡張モデル
一般化線形モデル(Generalized Linear Model: GLM)のコンセプトの学習は、確率分布を統計モデルにどのように組み込むか考え始める機会に繋がります。 では、一般線形回帰モデル(General Lin...
統計・線形代数線形代数の基礎: 射影と最小二乗法の理解
線形代数で扱う射影は、高次元のデータセットに対する様々な数学演算の理解に役立ちます。 機械学習、数値計算において、射影の代表的な利用例には線形回帰、特異値分解などがあげられ、その利用は幅広いです。 射影がどのように利用さ...
機械学習・最適化クラスタリング：k-meansクラスタリング
クラスタリングは、データの特徴量から似ているユーザー・製品・サンプルなどをグループ化する方法です。 様々な手法が存在するクラスタリング手法の中でも、k-meansクラスタリングは扱いが簡単な代表モデルのひとつです。 この...
機械学習・最適化オブジェクト同士の類似度を測る方法。代表的な類似度計測方法のまとめ。
類似度は、ふたつのオブジェクトがどれくらい似ているかを示します。オブジェクト同士の類似度を計測する方法は、多くのデータマイニング、機械学習の手法で利用されます。 では、どのようにしてオブジェクト同士の類似度を計測するので...
機械学習・最適化データ前処理：正規化によるデータ変換
データ前処理(Data Preprocessing) には、(1)データクリーニング(Data Cleaning), (2)データインテグレーション(Data Integration), (3)データリダクション(Dat...
機械学習・最適化クラスタリング：類似度が高いオブジェクトのグループ化
クラスタリング（またはクラスター分析）は、集合に含まれるオブジェクトの類似度に基づき、それぞれのオブジェクトをグループ分けする手法です。 クラスタリングは、例えば、機械学習、パターン認識、画像分析、情報検索、バイオインフ...
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