Today Iは5週間の機械学習の基礎Day 2+aを学びました
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決定理論とは！
新しい値xが与えられた場合,確率モデルp(x,t)に基づいて最適な決定を下す.
推論段階:結合確率分布p(x,ck)p(x,c k)p(x,ck)-p(cx
きたいそんしつさいしょう
すべての決定に同じリスクがあるわけではない。
ex)
E[L]式整理
所望の損失を減らす医療診断例
けっていりろんかいき
損失関数L(x,y(x)=(y(x)−t)2 L(x,y(x)={(y(x)−t)}^2 L(x,y(x)=(y(x)−t)2
xに対する最適予測値y(x)y(x)y(x)は、Et[t∣x]Et[t|x]Et[t∣x]である.
Euler - Lagrange Equation
Euler-Lagrange方程式による
最小のy(x)を求めることができます.
このときdG∮/dxdy’dG*/dxdy‘dG∮/dxdy’は0となり計算が容易である
上記式に示すように、y(x)y(x)y(x)については、Et[t∣x]Et[t∣x]であることがわかる.
EDAチャレンジにおけるコードテクニック
「100%」という文字列形式の割合をfloat形式に変換する
def ptf(p):
return float(p.strip('%'))/100 #'35%' -> 0.35
infoでデータ型を確認する
Null値をチェックするには
def ptf(p):
return float(p.strip('%'))/100 #'35%' -> 0.35
列ごとのデータ型の置換
データにはnull値があり、変更したい場合はnull値があります。
テストエンコーディングの準備中に認識した
print('새로 알게된것', end= " ")
print("end를 쓰면 두줄이 한줄로 나와요")
# 새로 알게된것 end를 쓰면 두줄이 한줄로 나와요Reference
この問題について(Today Iは5週間の機械学習の基礎Day 2+aを学びました), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@hoon2hooni/Today-I-learned-5주차-Machine-Learning-기초-Day2-aテキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
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