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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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次元削減による計算量削減についての参考サイトについて

trafalbad

総合スコア303

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/06/16 13:21

次元削減を用いた計算量削減が用いられてるというのをメルカリ(http://kskbyt.hatenablog.jp/entry/2018/02/17/222015)で見たのですが、まったく具体的なコードを挙げているサイトがありません。
何か次元削減で計算量を削減しているようなコードを載せたサイトとかありましたら、教えていただけないでしょうか?

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mkgrei

2018/06/17 00:47

次元が削減されれば自ずと計算量が削減されることになりますが、次元削減をするコードをお探しということでしょうか?
trafalbad

2018/06/17 00:55

自分の場合、pca で次元削減し(pca.tranceformで変換したやつ)、cnnに読み込ませましたが、可視化してもモザイクで、読み込ませても精度が全然寄与率と一致しないので、具体例のコードを探してます。次元削減の手法はなんでも大丈夫です。よろしくお願いします
guest

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ベストアンサー

https://abicky.net/2010/03/25/101719/

http://iwiwi.hatenadiary.jp/entry/2016/12/31/162059

次元削減はトータルの計算時間を削減したり、モデルの精度の向上を保証をするものではありませんので、例を挙げるのは難しいのですが、例えば以上のような情報が参考になるかと。


コードの例は、例えば

https://www.kaggle.com/ddmngml/pca-and-svm-on-mnist-dataset

次元削減の効果を明示的に示すために、単純な線形分類器を使うことが一般的かと。

投稿2018/06/17 02:53

mkgrei

総合スコア8560

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trafalbad

2018/06/17 04:26

とても参考になる情報ありがとうございます
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