本日、第3回学生ゼミを行いました。 『統計的学習の基礎 : データマイニング・推論・予測』の 第3章「回帰のための線形手法」についてB4河内が発表を行いました。 変数選択や縮小推定などについて、主な手法を比較しながら学習することができました。 高度な内容でしたが、実装例を示してくれるなど、分かりやすい発表でした。 投稿者｜石黒
第2回学生ゼミを行いました
本日、第2回学生ゼミを行いました。 本年度Sセメスターは、以下の本を輪読していきます。発表は基本的に英語で行われるため、専門用語等についても逐一調べながらになりますが、頑張ってついていきたいと思います。 『統計的学習の基礎 : データマイニング・推論・予測』 Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman著 ; 井尻善久[ほか]訳 共立出版, 2014.6 本日のゼミでは、M1天羽さんによる、第1章 序章、第２章 教師あり学習の概要についての発表がありました。 特に、 ・kNNのような仮定の弱いモデルでのパラメータの決定規準 ・バイアスーバリアンス分解とモデルの選択 ・高次元のフィッティングにおける外挿によるモデルの不安定性 について、実装結果を下敷きに議論が深まり、とても勉強になりました。 投稿者｜河内