- 【統計分析】機械学習・データマイニング4
175 ：デフォルトの名無しさん[sage]：2014/08/31(日) 07:29:19.68 ID:eNAZT+RQ - パッケージの使い方だけ覚えた素人こそがコスパ高い生き方
それ以上の存在は仕事では必要とされてない
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180 ：デフォルトの名無しさん[sage]：2014/08/31(日) 11:16:04.00 ID:eNAZT+RQ - >>179
それでいいよ
それ以上のことを学ぶ必要はない
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182 ：デフォルトの名無しさん[sage]：2014/08/31(日) 11:26:29.64 ID:eNAZT+RQ - >>181
チューニングは経験則だから厳密な理論があるわけじゃない
例えばSVMのハイパーパラメータは対数スケール(0.1, 0.01, 0.001 など)で値を探索してるけど
そうするべき必然性は「いつもそうやってうまくいってる」以上のものは無い
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193 ：デフォルトの名無しさん[sage]：2014/08/31(日) 15:46:53.22 ID:eNAZT+RQ - >>191
正規化をしないと精度が激しく落ちる手法がある
例えばニューラルネットワークなど
っていうか正規化もそうだけど、問題を解くためにどういう素性を作るか（これの良し悪しで精度が数十パーセント変わる）
が一番大事で、それに比べたらハイパーパラメータのチューニングは数パーセント変わるだけなので相対的に優先度が低い
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