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Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
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Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用

by Ankur A. Patel, 中田 秀基
April 2020
Intermediate to advanced
344 pages
8h 22m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
Content preview from Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
1.6
 教師なし学習アルゴリズムの詳細
15
難しい。この手法の問題点については
7
章でも詳しく述べる。
1.6
 教師なし学習アルゴリズムの詳細
ここからは、ラベルがない問題を考えてみよう。教師なし学習アルゴリズムは、予測をするのではな
く、データの背後にある構造を学習しようとする。
1.6.1
 次元削減
次元削減
dimensionality reduction algorithm
)と呼ばれるアルゴリズム群がある。これらのアルゴ
リズムは、あまり関係のない特徴量を捨て、興味深い特徴量を可能な限り維持することで、元の高次
元の入力データを低次元の空間に射影する。次元削減を用いると、教師なし学習
AI
で効率的にパター
ンを発見できるようになり、大規模で計算量の大きい問題(画像、動画、音声、テキストなど)を効率
的に解くことができるようになる。
1.6.1.1
 線形射影
次元削減には
2
つの流れがある。
1
つは線形射影で、もう
1
つは非線形次元削減だ。まずは線形射影
から見ていこう。
主成分分析
データの裏にある構造を学習する方法の
1
つとして、特徴量のうちデータの分散を説明するために最
も重要なものを特定する方法がある。すべての特徴量が同じように重要なわけではない。データによっ
て値がほとんど変わらないような特徴量は、データセットを表現する役にはあまり立たない。逆に大き
く値が変わるような特徴量は、データの分割するモデルの役に立つので、詳しく見ていく必要がある。
主成分分析
PCA
Principal Component Analy ...
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ISBN: 9784873119106Other