"機械仕掛けの神"の創り方

Deus Ex Machina

本ブログのナビ
機械学習
人工知能技術
プログラミング技術
ICT技術
DX技術
life tips&雑記

本ブログのナビ
機械学習
人工知能技術
プログラミング技術
ICT技術
DX技術
life tips&雑記

保護中: 統計数学理論における判別適合的損失についての概要

アルゴリズム:Algorithms

Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー

2023.05.20 2022.12.08

このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。

パスワード:

アルゴリズム:Algorithms 微分積分:Calculus 最適化:Optimization 機械学習:Machine Learning 確率・統計:Probability and Statistics 線形代数:Linear Algebra 集合論:Set theory

2乗ヒンジ損失 L2-サポートベクトルマシンヒンジ損失ブースティングベイズ規則ランプ損失ロジスティック損失ロバスト・サポートベクトルマシン予測Φ-損失予測判別誤差凸マージン損失凸マージン損失の判別適合性定理判別適合性定理判別適合的判別適合的損失単調非増加凸関数指数損失概要経験Φ-損失経験判別誤差統計数学理論非凸なΦ-マージン損失

シェアする

Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー

hummingbirdをフォローする

Deus Ex Machina

関連記事

アルゴリズム:Algorithms

様々な特徴エンジニアリングの手法とpythonによる実装

特徴エンジニアリングの概要特徴エンジニアリングは、データセットから有用な情報を抽出し、機械学習モデルがそれを使用して予測や分類を行うための入力特徴を作成することを指し、機械学習やデータ分析のコンテキストで重要なプロセスと...

アルゴリズム:Algorithms

ULMFiT（Universal Language Model Fine-tuning）の概要とアルゴリズム及び実装例について

ULMFiT（Universal Language Model Fine-tuning）について ULMFiT（Universal Language Model Fine-tuning）は、2018年にJeremy ...

バンディッド問題

contextual bandit問題の概要とアルゴリズム/実装例について

Contextual banditとは Contextual banditは、強化学習の一種であり、複数の選択肢の中から最適な選択をする"マルチアームドバンディット問題の概要と適用アルゴリズム及び実装例について"で...

アルゴリズム:Algorithms

“Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications”の概要

Introduction Springerから2022年に出版された"Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications"の概要について...

アルゴリズム:Algorithms

保護中: 敵対的バンディッド問題でのHedgeアルゴリズムとExp3方策

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される敵対的バンディッド問題でのHedgeアルゴリズムとExp3方策(擬リグレット上界、期待累積報酬、最適パラメータ、期待リグレット、多腕バンディット問題、Hedgeアルゴリズム、エキスパート、報酬版Hedgeアルゴリズム、ブースティング、フロイント、シャビレ、疑似コード、オンライン学習、PAC学習、質問学習)

アルゴリズム:Algorithms

Causal Forestの概要と適用事例とRとPythonによる実装例について

　 Causal Forestについて Causal Forestは、観測されたデータから因果効果を推定するための機械学習モデルであり、ランダムフォレストをベースにしており、因果推論に必要な条件に基づいて拡...

保護中: 機械学習のためのオンライン型確率的最適化と確率的勾配降下法

保護中: 確率的バンディッド問題の方策尤度に基づく方策(UCBとMED方策)

コメント

コメントをどうぞコメントをキャンセル

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

コメント ※

名前 ※

メール ※

サイト

次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。

Δ

人工知能:Artificial Intelligence

アルゴリズム:Algorithms

検索

言語切り替え

English
日本語

タグ

AI DX ML 人工知能 artificial intelligence digital transformation デジタルトランスフォーメーション機械学習 machine learning Clojure 概要 python overview アルゴリズム初心者教育 education Beginner Implementation 確率的生成モデル実装自然言語処理 R Keras probabilistic generative models 基礎 algorithm 深層学習強化学習司馬遼太郎 Javascript 街道をゆく Ryotaro Shiba natural language processing Reinforcement Learning Deep Learning react On the Road Java グラフィカルモデルベイズ推定オントロジー IOT サポートベクトルマシン AWS Algorithms pyhton SVM Bayesian inference Application クラスタリング類似性ニューラルネットワーク自然言語ベイズ推論データベース MCMC ガウス過程オントロジーマッチングプログラミング

アーカイブ

カテゴリー

カテゴリー

お問い合わせ

氏名

メールアドレス

題名

メッセージ本文 (任意)

Δ

作成者

hummingbird

AI/IT技術全般およびそれらを使ったビジネス立案に関してアドバイスいたします。お困りごとがあればご連絡ください

hummingbirdをフォローする

問い合わせ

氏名

メールアドレス

題名

メッセージ本文 (任意)

Δ

カテゴリー

カテゴリー

Deus Ex Machina

本ブログのナビ
機械学習
人工知能技術
プログラミング技術
ICT技術
DX技術
life tips&雑記

© 2021 Deus Ex Machina.

メニュー
ホーム
検索
トップ
サイドバー
検索
言語切り替え
- English
- 日本語
タグ
AI DX ML 人工知能 artificial intelligence digital transformation デジタルトランスフォーメーション機械学習 machine learning Clojure 概要 python overview アルゴリズム初心者教育 education Beginner Implementation 確率的生成モデル実装自然言語処理 R Keras probabilistic generative models 基礎 algorithm 深層学習強化学習司馬遼太郎 Javascript 街道をゆく Ryotaro Shiba natural language processing Reinforcement Learning Deep Learning react On the Road Java グラフィカルモデルベイズ推定オントロジー IOT サポートベクトルマシン AWS Algorithms pyhton SVM Bayesian inference Application クラスタリング類似性ニューラルネットワーク自然言語ベイズ推論データベース MCMC ガウス過程オントロジーマッチングプログラミング
アーカイブ
カテゴリー
カテゴリー
お問い合わせ
氏名

メールアドレス

題名

メッセージ本文 (任意)

Δ
作成者

hummingbird

AI/IT技術全般およびそれらを使ったビジネス立案に関してアドバイスいたします。お困りごとがあればご連絡ください

hummingbirdをフォローする

モバイルバージョンに移動

タイトルとURLをコピーしました