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機械学習とパラメタ調整による学習

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January 26, 2017

 機械学習とパラメタ調整による学習

長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 B3ゼミ発表1回目

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youichiro

January 26, 2017
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  1. 1、気象データから⽇平均気温だけを取り出す ./selectline 2 < rawdata.txt | ./cutfield 5 > data.txt

    2N⾏のみを抽出し、5列⽬のみを抽出。data.txtに保存 最⼩⼆乗法による予測 19
  2. 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5

    15.0 1975 1985 1995 2005 2015   図 ⻑岡の年ごとの⽇平均気温の推移 100年後には 約3.6度上昇する!? = 12.206341 + 0.035819x 最⼩⼆乗法による予測 22
  3. • 過去3年間のデータ変動パターンを抽出する ⇨ 8パターン • 変動パターンが学習データセットに出現する頻度を数え 上げる 2೥લ 1೥લ ౰೥

    ස౓ + + + + + ー + ー + + ー ー ー + + ー + ー ー ー + ー ー ー 変動傾向の学習 25
  4. 前年までの変動パターンの結果から 当年の変動を予測するプログラム:ml1.c • 各パターンの出現頻度を数え上げる • 2年前、1年前のパターンから当年の変動を予測する 例: 2೥લ 1೥લ ౰೥

    ස౓ + + + 0 + + ー 6 2೥લ 1೥લ ౰೥ ස౓ + ー + 9 + ー ー 4 +、+の後は+にならない ⇨ +、+と来たらーと予測する +、ーの後は+が多い ⇨ +、ーと来たら+と予測する 26 変動傾向の学習
  5. 7 +65 14032 965 8-7 + 7 +65 14032 965

    8-7 + 27 変動傾向の学習
  6. 7 +65 14032 965 8-7 + 7 +65 14032 965

    8-7 + 2回連続で気温が低下/上昇し た後の予測のように、特徴的 な気温変化を⽰す場合の予測 は良好 ⇨ 気温データの特徴が学習され ている 上昇と下降を繰り返すような 場合は良い予測ができない ⇨ 気温データから注⽬するべき 特徴が⾒つけられなかった 28 変動傾向の学習