決定木のバンキング

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

SVM ハードマージンとソフトマージン

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

アンサンブルとブースティング

・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

Python モジュール

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)

最尤法

・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