クロスバリデーション(交差検証)

データの一部を使ってモデルを構築し、残りのデータを使って検証する。

次のような方法がある

・k-fold

データをk個のグループに分け、そのうち、k-1個でモデルを作り、残り1個で検証する。

それを、k回繰り返す

・leave-one-out

N個のデータのうち、N-1個のデータでモデルを作り、残りの1個で検証する。

これを、N回繰り返す

アントコロニー最適化

・アリが、巣とえさ場を最短経路を通って移動することにヒントをえた最適化アルゴリズム

・経路探索などに応用される

勾配法(最急下降法)

・マイナスの傾きが最大となる方向へ進み、極小点を探す

・有限の計算で局所最適解がみつかると言われている

3シグマ法

平均から、標準偏差の3倍以上離れた値を、外れ値とみなす。

Pytorch 基本統計量

平均値などの基本統計量を、Pytorchで。

1. サンプル

import torch

#-- floatで指定
x = torch.tensor([[1.0,2.0,3.0]])

#-- 平均値
print(torch.mean(x).item())

#-- 合計値
print(torch.sum(x).item())

#-- 最大値
print(torch.max(x).item())

#-- 最小値
print(torch.min(x).item())

2.実行結果

2.0
6.0
3.0
1.0