【読書メモ】西内啓『統計学が最強の学問である』17
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読書メモ
第6章 統計家たちの仁義なき戦い
人工知能の研究から生まれた高度な手法
ニューラルネットワーク
サポートベクターマシン
クラスター分析
クラスター分析:教師なし分類の代表的な手法
教師なし分類:類似性の高さで分類
→例:椅子もしくはそれとデータ上に似た家具という分類クラスター分析でできるのは、「分類すること」だけ
→どういうグループ(クラスター)であるかは、人間が解釈しなくてはならない
ニューラルネットワークやサポートベクターマシン
→最も識別力が高いと考えられる分類が行えるデータマイニングと回帰モデルの使い分け
データマイニング:予測がゴールのとき
回帰モデル:予測モデルから今後何をすべきか議論したいとき
感想
ニューラルネットワークは、興味があって、一時期勉強したことがあります。人間の神経を模したもの、ということくらいはわかりましたが、それ以上のことはわかりませんでした。
ただ、図表43(p.238)と図表44(p.239)のように、ロジスティック回帰分析と比較すると、ニューラルネットワークの特徴がよくわかります。ロジスティック回帰分析が直接的に、ニューラルネットワークが中間層を挟んで間接的に、入力データから予測値を出していることがわかります。
データマイニングと回帰モデルの選び方は、正確性を重視するか、利便性を重視するかによるのだと思います。
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