編集可能

第16回R勉強会@東京(Tokyo.R#15) まとめ

8/27に 第16回R勉強会@東京(Tokyo.R#15) を開催します! 参加登録は、いつも通りATNDでお願いします。 * http://atnd.org/events/19192 以下、ATNDの内容です。 ---------- 続きを読む
プログラミング
0
Kazuyuki Numata @primnum
k-近傍法=k-NN (k-Nearest Neighbor) ( #TokyoR live at http://t.co/q5p6poE)
Kazuyuki Numata @primnum
Class パッケージの knn() を使う ( #TokyoR live at http://t.co/q5p6poE)
Kazuyuki Numata @primnum
データセット: Vehicle (mlbench パッケージ) ( #TokyoR live at http://t.co/q5p6poE)
魚田 洋 @u_ot
k-近傍法 classパッケージのknn→因子ベクトル #tokyoR http://t.co/sIT4qSD
Kazuyuki Numata @primnum
SOM=自己組織化マップ(Self Organizing Map) ( #TokyoR live at http://t.co/q5p6poE)
棗太郎 @dichika
1ヶ月前メソッドの弊害や! #TokyoR
里 洋平 @yokkuns
「資料一ヶ月前に作ったので覚えてない」 #TokyoR
Kazuyuki Numata @primnum
参考:T.Kohonen, "Self-Organizing Maps", Springer (1995) ( #TokyoR live at http://t.co/q5p6poE)
Norio Sanbonmatsu @3bon
データセットを大きくしても結果は安定しないのでしょうか? #tokyor
WADA Kazuya @wdkz
「資料昨日作ったのに覚えてない」 #TokyoR
@AntiBayes
逐次学習、安定しないのは当然で、最新のデータ、つまり後の方のデータ程分析結果に大きく利いてくるので、それを馴らす工夫が必要 #TokyoR
Kazuyuki Numata @primnum
Q: LVQ を使うメリットは? A. オヌヌメできない ( #TokyoR live at http://t.co/q5p6poE)
Kazuyuki Numata @primnum
計算量的にはどうでしょうか ( #TokyoR live at http://t.co/q5p6poE)
@AntiBayes
LVQ、逐次学習なので、どんどんオンラインでデータが連続で入ってくる時に使う。Kmeansだとデータ入ってくる度、全データを計算し直す。 LVQならこれまでの計算結果と入ってきたデータを計算するだけで良い。 (一部訂正) #TokyoR
Yuichiro Kobayashi @langstat
たしかに、LVQは使いどころが難しい。。。 RT @AntiBayes LVQ、逐次学習なので、どんどんオンラインでデータが連続で入ってくる時に使う。Kmeansだと全データ保持して一気に計算必要。LVQなら計算結果と入ってきたデータ食わせればいい #TokyoR
タニキ @taniki_no_teiou
@AntiBayes @dichika ですね、言い忘れてました。LVQは本質的にはオンライン学習で答えが正しいモデルに収束していくべきもの、KNNはデータが増えると、計算量が増えていく。似ているけど、対応すべき問題はぜんぜん異なりますね。#TokyoR
タニキ @taniki_no_teiou
本日の発表資料です。Rで学ぶデータサイエンス 5パターン認識 第8章 k-近傍法 第9章 学習ベクトル量子化 http://t.co/sopRbPD   #TokyoR
魚田 洋 @u_ot
LVQ 学習ベクトルにメリットはないのか? 安定性が良くない。 地理情報分析 GIS 白地図 まさかの電源落ち  #tokyoR
Hidekazu Tanaka @holidayworking
電源が落ちた理由は不明ですけど、復旧したので再開します #TokyoR
Takeshi Arabiki @a_bicky
今日の発表資料(Rデバッグあれこれ)変換中です。後で参考文献追加します。 http://j.mp/nLmbsw #TokyoR
残りを読む(116)

コメント

データポエマー[,-5] @bob3bob3 2011年8月28日
関連ツイートを若干追加。
ログインして広告を非表示にする
ログインして広告を非表示にする