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暗記数å¦ãŒæ£ã—ã„
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確率的勾é…é™ä¸‹æ³• - 機械å¦ç¿’ã®ã€Œæœ±é·ºã®æœWikiã€
確率的勾é…é™ä¸‹æ³• (stochastic gradient descent method)†予測ã®èª¤å·®é–¢æ•°ãŒ \(E^N=\sum_i^NE_i\) ã®ã‚ˆã†ã«ï¼Œå„データ点ã«ã¤ã„ã¦ã®èª¤å·®ã®ç·å’Œã§è¡¨ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã¨ã™ã‚‹ï¼Žä¾‹ãˆã°ï¼Œ2乗誤差ãªã‚‰ \[E_i=(y_i-f(\mathbf{x}_i))^2\] ã¨ã™ã‚Œã°ï¼Œ \[E^N=\sum_i^NE_i=\sum_i^N(y_i-f(\mathbf{x}_i))^2\] ã®ã‚ˆã†ã«ï¼Œå„データ点ã®èª¤å·®ã®ç·å’Œã¨ãªã£ã¦ã„る． 最急é™ä¸‹æ³•ã§ã¯ \(N\) 個ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿å…¨ä½“ã«ã¤ã„ã¦ã®å‹¾é…を考ãˆãŸ \[\theta\leftarrow\theta-\nabla E^N\] 確率的勾é…é™ä¸‹æ³•ã§ã¯ï¼Œç·å’Œã®å‹¾é…を計算ã™ã‚‹ä»£ã‚ã‚Šã«ï¼Œ\(i\)個目データã«ã¤ã„ã¦ã®å‹¾é…を計算ã—ã¦ãƒ‘ラメータを更新ã™ã‚‹æ‰‹ç¶šãã‚’ \(i=1,\ldots,N\) ã«ã¤ã„ã¦è¡Œã†ï¼Ž \[\theta\
標本ã®ä¿¡é ¼æ€§ã®è¨ˆç®—方法 : ç ”ç©¶é–‹ç™º
ランダムサンプリングã—ãŸçµæžœãŒã€ã©ã®ç¨‹åº¦æ¯é›†å›£ã®åˆ†å¸ƒã«è¿‘ã„ã®ã‹ã‚’ 計算ã—ãªã‘ã‚Œã°ãªã‚‰ãªããªã£ãŸã®ã§è¨ˆç®—ã—ã¾ã—ãŸã€‚ ã“ã®çµ±è¨ˆãŒå®Ÿéš›ã®blogosphere ã®ç¸®å›³ã¨ã—ã¦ã®ä¿¡é ¼åº¦ãŒã©ã®ç¨‹åº¦ã‚ã‚‹ã®ã‹ 大標本法ã«ã‚ˆã‚‹æ¯æ¯”率 p ã®æŽ¨å®šã‚’è¡Œã†ï¼Ž å¿…è¦ãªã‚µãƒ³ãƒ—ル数を算出ã™ã‚‹æ ¹æ‹ ã¨ãªã£ã¦ã„ã‚‹æ•°å¼ã¯æ¬¡ã®é€šã‚Š N =æ¯é›†å›£ã®å¤§ãã• E =許容ã§ãる誤差ã®ç¯„囲 P =想定ã™ã‚‹èª¿æŸ»çµæžœ k =ä¿¡é ¼åº¦ä¿‚æ•° サンプルã®å€¤ã¯0 ã‹1 ã—ã‹ã¨ã‚‰ãªã„ã‚‚ã®ã¨ã™ã‚‹ã¨ï¼Œ サンプルã®å€¤ã®å¹³å‡å€¤ãŒã‚µãƒ³ãƒ—ルãŒ1 ã®ç¢ºçŽ‡ã«ç‰ã—ããªã‚‹ãŸã‚，以下ã®å¼ãŒæˆã‚Šç«‹ã¤ï¼Ž ä¿¡é ¼åº¦99%ã®å ´åˆ t値㯠2.576 ã§ã‚る． ã“ã®ã¨ãsplog 率ã®99%ä¿¡é ¼åŒºé–“ã¯ä»¥ä¸‹ã®ç¯„囲ã«ãªã‚‹ï¼Ž ( 0.257253385 - 0.066179304093958225 ) / 39.3827× 2.576 =0.191074080906041775 / 39.38
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３進コンピュータ - Log of ROYGB
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ãƒã‚¤ãƒ”ア数ｅを導㑠[楽ã—ã„クイズã®ç™ºä¿¡åŸºåœ°ï¼ã‚¯ã‚¤ã‚ºå¤§é™¸]
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