過学習について!◆星1つ

今回のサマリー

今回は、過学習について話をしたいと思います。


16/05/03 山田メール(はて?何の事でしょうか)

コアラ先輩「はて?何の事でしょうか」


過学習について

よく読んでいる統計ブログが過学習について説明していました。

それによると、相関係数が高すぎる場合、過学習を疑わなければならないとの事。

成果公式を考えた時に、相関係数が0.9999になったという話をしましたが、あ~いうのが典型みたいですね。笑

9次多項式にして相関係数が上がっても、相関係数が低い3次多項式と比べて、とんでもない予測が出てしまう事もあるようです。

成果公式は、最終的には割とシンプルになりましたが、確かに考えている途中で何度も”こんなに複雑になる訳がない”とは考えていたんですよ。

統計学の勉強は、これからも続けていかなくてはなりませんね。



絵文字18関連ページ一覧>四則演算でわかる

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河童の川流れについての簡単な説明!◆星1つ

そのままRに貼りつけられる


15/09/19 山田メール

はい、R言語で書いてみました。そのままRに貼りつけて計算できます。関数は使用していません。

確率表(河童の川流れ)

計算結果(河童の川流れ)

変数名の意味


15/09/19 山田メール

例えば、A1Tなら”泳ぐ”が真、A1Fなら偽、A1TA2TA3Tなら”悪魔の実を食べて泳いでいて溺れた”という意味になります。

結果は固定


15/09/19 山田メール

(R言語で書いてしまいましたが、)確率表にすると分かりやすいと思うんですが、ベイジアンネットワークでは、結果(この場合ならA3T)を固定で計算します。A3Tは、”河童が溺れている”という結果を表しています。

計算の意味


15/09/19 山田メール

やっている事を文章にするなら、”今、溺れている河童がいる時、原因は泳いでいた事か悪魔の実を食べた事か?”(の計算)という意味になります。



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河童の川流れ!◆星2つ

この話は、9月4日辺りに書いたものです。アップ予定日は18日でしたが、諸事情で本日(14日)になりました。先日、茨城県で水害が発生しましたが、それを受けて書いたものではない事をご了承ください。以降は極力、配慮していくつもりですが、水害を連想してしまいそうと思われた方は、この先は読まれないようにお願いいたします。気分を害してしまったら、申し訳ありません<(_ _)>


河童が川で流されている!


15/09/14 山田メール

山田とアニキとげん太くんは川に遊びに行った。すると、河童が川に流されていた。そこで、げん太くんはベイジアンネットワークで原因を突きとめる事にした。

※げん太くんの出演については、ロージーさんから許可をいただいています。



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山田と太郎のミステリーについての簡単な説明!◆星1つ

尤度について


15/09/03 山田メール

まずは尤度(ゆうど)ですね。

尤度(山田と太郎のミステリー)


例えば、”やっぽっぽ~い”だったら、山田が犯人の場合、ダイイングメッセージに64%の確率で含まれるという意味です。ダイイングメッセージの尤度というのもおかしな話ですが。(起こした25回の事件の内16回、起きたという計算に。笑)

事前確率は理由不十分の原則


15/09/03 山田メール

続いて、事前確率ですが、これは理由不十分の原則から、1/3ずつになります。

事前確率(山田と太郎のミステリー)

犯人度について


15/09/03 山田メール

犯人度は、事前確率を考慮しない和が100%になるH1(山田)~H3(ケンシロウ)が犯人である確率の推移です。事前確率は等しいので、判定結果もそのままなんですが。笑 4語目が出た時点で、ケンシロウの犯人度が69%になっています。

犯人度も足し算と掛け算と割り算だけで計算できます。

犯人度(山田と太郎のミステリー)

古典的統計学とどちらが簡単?


15/09/03 山田メール

古典的統計学とどっちが分かりやすいでしょうか?山田としては、手間の問題ではなく、ベイズの方が簡単なんじゃないかと思っています。



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山田と太郎のミステリー!◆星2つ

マイキーが倒れた!


15/09/02 山田メール

クーラーが故障した部屋でマイキーが倒れた。

容疑者は、その場に居合わせた山田、アニキ、ケンシロウの3人。

尤度(山田と太郎のミステリー)



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