保護中: 分類(4)集団学習(アンサンブル学習,ランダムフォレスト)と学習結果の評価(交差検証法)

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コメント

  1. […] 分類(4)集団学習(アンサンブル学習,ランダムフォレスト)と学習結果の評価(交差検証法) […]

  2. […] 次回は集団学習と学習結果の評価について述べる。 […]

  3. […] 機械学習プロフェッショナルシリーズ「画像認識」より。前回はベクトル化した画像特徴の分類について述べた。今回は畳み込みニューラルネットワークについて述べる。 […]

  4. […] 分類(4)集団学習(アンサンブル学習,ランダムフォレスト)と学習結果の評価(交差検証法) […]

  5. […] 集団学習と決定木(ランダムフォレスト) […]

  6. […] 成するためには、以下の要素が必要となる。(ランダムフォレストの詳細は”分類(4)集団学習(アンサンブル学習,ランダムフォレスト)と学習結果の評価(交差検証法)“等を参照のこと) […]

  7. […] 機械学習アルゴリズムの中で、”サポートベクトルマシンの概要と適用例および各種実装について“で述べているサポートベクトルマシン(SVM)、”決定木の概要と応用および実装例について“で述べている決定木、”分類(4)集団学習(アンサンブル学習,ランダムフォレスト)と学習結果の評価(…“で述べているランダムフォレスト、”k-meansの概要と応用および実装例について“で述べているk最近傍法(k-NN)などが感情検出に利用されている。これらのアルゴリズムは特徴量を抽出し、その特徴量を元に感情を分類することができる。 […]

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