統計的学習の基礎読書会 第三回 #カステラ本

プルマッチョコミント @Prunus1350

「受付のお姉さんへの連絡は控えてください。」前回何があった。 > 統計的学習の基礎読書会 第3回 kasutera.connpass.com/event/33151/ #カステラ本

エリック/みみかき @mimikaki

ふぅー、結局全部は間に合いませんでした！すんませんすんません #カステラ本

やまかつ @yamakatu

食うぞ！ #カステラ本 pic.twitter.com/NSKwNGQciM

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やまかつ @yamakatu

飲み物の手配を忘れましたので、皆様におかれましては本日は口の中パサパサでカステラ本を読んで頂きたく #カステラ本

やまかつ @yamakatu

19時半頃に迎えに行きますので2階受付前でお待ちくださいー #カステラ本

ちゃば @Tea_Server

TLを頑張って賑やかします！ #カステラ本

やまかつ @yamakatu

遅れてこられた方、20:10頃ピックアップ予定ですー #カステラ本

siero @siero5335

なるほど、同じ厚さだ #カステラ本 pic.twitter.com/dk4MpmhVaG

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ちゃば @Tea_Server

カステラとカステラ本 #カステラ本 p.twipple.jp/MBwVU

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ちゃば @Tea_Server

3.2.3と3.2.4と3.4.4は次回 #カステラ本

ちゃば @Tea_Server

線形回帰モデルは道の「パラメータについて線形」という点がポイント #カステラ本

ちゃば @Tea_Server

RSSの最適解 β=(XtX)^-1 Xt y #カステラ本

ちゃば @Tea_Server

{xi}の間に線形従属な関係 => 規定削除などで従属解除する 似通った規定関数が存在 => 基底の直交化 p > N => pを減らす or 正則化 #カステラ本

ちゃば @Tea_Server

(3.9)のεはガウス分布 #カステラ本

ちゃば @Tea_Server

βj = 0の検定 Zスコアを求める 自由度のt分布に従う為、絶対値が大きい時は帰無仮説に従う #カステラ本

ちゃば @Tea_Server

係数の優位性の検定はF検定量(3.13)を用いる RSS1は除外前の変数によるRSS RSS0は(p1-p0)個除外した(p0+1)この変数によるRSS #カステラ本

ちゃば @Tea_Server

休憩にカステラ食べる #カステラ本

ちゃば @Tea_Server

LTするとカステラがもらえるよ！！！ #カステラ本

やまかつ @yamakatu

飛び入りLTが2件ありますので、次のピックアップはLT前の9時頃を予定してますー #カステラ本

やまかつ @yamakatu

カステラが結構残ったことにより、カステラ発注量最適化問題が発生した #カステラ本

ちゃば @Tea_Server

表(3.2)からZスコアが小さい方から4つ取り除いたを取り除いてF検定を行うと F=1.67 となり有意差は確認できなかった #カステラ本

ちゃば @Tea_Server

これにより基準誤り率を50%改善した #カステラ本

ちゃば @Tea_Server

ガウス=マルコフの定理 最小二乗推定はBLUEである ・最良（最小分散） ・測定値の線形結合で推定 ・普遍 ・推定量 最良線形不偏推定量ともいう 線形関数だったらだいたいこの性質を満たす #カステラ本

siero @siero5335

不偏じゃないなら分散を大きく減らすこともできそう #カステラ本

ちゃば @Tea_Server

3.3 変数選択 - 次元を効率よく削減する 3.4 縮小推定 - 次元を変えずに係数を減らす #カステラ本