分割したサンプルから、それぞれで、複数の決定木をつくり、
その多数決で決定する
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ハードマージン
データが綺麗に分割できることを前提とする
ソフトマージン
データが完全には分離されなくても、多少のあやまりは、許す
・複数のモデルをつくり、そこから出力された結果を統合する
アルゴリズムをアンサンブルという
・アンサンブルの中で、前の学習を用いながら、複数のモデルを作る手法を
ブースティングという
モジュールとは、Pythonの文などが入ったファイルのことだそうです。
ファイルは、「.py」の拡張子をつけるようです。
1.サンプル
次のようなファイル(sample2.py)を、作成します。
def func1(x,y):
return x+ y
同じディレクトリに、次のようなファイル(sample.py)を、作成します。
import sample2
x = sample2.func1(2,3)
print(x)
2.実行
sample.pyを実行すると、sample2.pyのfunc1が呼ばれて、
5
が出力されました。
次のように、sample.pyを、修正しても良いようです。
from sample2 import func1
x = func1(2,3)
print(x)
・母集団が従う確率分布が分かっているとき、観測されたデータから母集団を推定する方法
・観測されたデータが得られる確率を尤度関数と呼ぶ
・尤度関数が最大となる母集団を推定する
