· 機会学習

機械学習勉強会メモ

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2/27に近畿大学で行われた機械学習勉強会に行ってきました。

波部先生 @habhit slideshareに上がる

機械学習とは「データの集合からその法則性を学ぶ」 写像で表せるf:x->y

x:特徴抽出(特徴ベクトル)
y:識別0,1,2,回帰:実数値、異常検知:0,1

主な学習 * 線形回帰の基本 入力と出力の差の2乗の和が最小になるように係数を決める

 - リッジ回帰
 予測誤差だけでは過学習が起こる

 - ロジスティック回帰
 「あるクラスに属する確率」
 確信度

まとめ

基本はf:x->y

なにをxにしてなにをyにするかの選択が重要


機械学習の教育への応用可能性

###〜安全運転教育を例に〜 多田先生

交通事故の現状は昨年1年間で57万件

事故の90%はドライバーエラー 

ドライバー側からのアプローチ

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