機械学習アルゴリズムまとめ | 株式会社フルスピード - Growth Seed
みなさんこんにちは。アナリストの荒木です。近い将来さまざまな仕事がロボットに置き換わっていくと多くの人が予想しており、そのコアテクノロジーの一つが機械学習です。GoogleがDeepMindを買収したことで機械学習という言葉も身近になりつつありますが、すでにamazonレコメンドや画像認識などで活躍しています。 そこで今回は、ウェブ担当者が「機械学習ってどんなことをやっているのだろう？」という場合に勉強できるスライドをまとめました。 ↓株式会社フルスピードのSEOコンサルティングサービスのご紹介(資料DLページ) 機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習でどんなことをしているのかをまとめたスライドです。データのこと・機械学習のこと・評価のこと・分析のことの4部構成で、データマイニングの一連の流れを学ぶことができます。 Deep LearningGoogleの猫認識例で有名になった手法を
kmeansで楽できる(かもしれない)パッケージを作った - yokkunsの日記
k-means法は、非階層的クラスタリングの代表的な手法ですごく便利ですが、使って行く上で、以下の2つが問題になってきます。 初期値がランダムなので、結果がぶれる 最適なクラスタ数が分からない この2つの弱点に対して拡張版や手法が提案されていますが、すごくシンプルな方法で解決するパッケージを作ってみました。 その名もykmeansパッケージ・・・！ http://cran.r-project.org/web/packages/ykmeans/index.html ※改良とか拡張とかしてるわけではないので、kmeans2とか付けるのは自重した このパッケージは、上記の二つの問題に対して、以下のアプローチで対応しています。 N回(デフォルトは100)実行して、一番分類されたクラスタを採用する 任意の変数のクラスタ内分散の平均値が小さくなるクラスタ数を採用する N回実行して一番多く分類されたクラ
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