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IA・機械学習・DL - Coggle Diagram

- - - - しきい値5% 1%
      - 誤差なのかよくわからない結果を数理的に測る
      - 1標本のT検定
      - 正規分布
    - - ABテストとかを測る
  - - - 正規分布
    - - -1〜+1まで
      - 関係があるか
        
        偽相関
        
        別の要素が存在するやつ
        裏側に別の要素がある
        
        因果関係
        
        簡単に因果関係があるとは言えない
        
        ビジネスでは非常に証明が難しい
- - - - 結果のみで分析する
        どうやって？w
    - - 決定木
        
        木構造でデータを構造化する
      - k-近傍法
        
        データの分布から、そのデータが何かを判別するために
        周りのデータを見て決める手法
        kが大きくなると範囲が変わるので、何に分類されるかが変わるかも
      - ランダムフォレスト
        
        決定木を複数作って学習する
        
        制度が高い
      - 勾配Boosting
        
        ランダムフォレストと似てるが、これは直列に考えていく
        
        前のデータが次の決定木を作る要素となる
    - - 手法
        
        クラスター分析
        
        k-means法
        
        主成分分析
        
        構造を可視化できる
        5教科の分類ができる
        文系、理系
      - 答えがないものの分析
        グルーピングとかがそれにあたる
  - - - そういう人にいい施策を打てる
      - 予測に使えそうな要素を探すことを
        特徴量エンジニアリングといって、ここが醍醐味らしい
        
        これらのデータを教師あり学習に入れてあげると、いい感じのデータがでるはず