食事内容を書いてみるスレッド000002

1710：Pawn　 ◆D5XKTza9aY：2011/11/29(火) 22:05:05 ID:???: えいやは、非常にたくさんの観察をした人じゃないとわからない。
経験と学習によってそれがだんだんとわかってくるようす。
何を見ているのかはヒストグラムの形状。
うまくいかないケースも経験から学習している。

収束しているという判断は直感的かもしれないけれど、
非常にたくさんのデータが取れる場合にはヒストグラムの全容をそれで描いてしまって
正規分布として判断して良いかどうかは、基準と数学的な差異の定義を用意してあげれば良さそう。
（気候が変化した場合には基準値が使えなくなるから一からやりなおし）
つまり、大量なデータからまず正規分布に近いヒストグラムを描く（どのぐらいのサンプル数が必要？）
一度かけたら、徐々にサンプル数を減らしてヒストグラムが正規分布から外れるぎりぎりのラインのサンプル数を求める。
ここまでがノンパラメトリック法の範疇。
それ以後はパラメトリックの範疇。

これ以外に、ベイジアンというようなものもあって、
学習機械などで利用される。
宝くじを当てるようなことは「過去の成果があまり参考にならない」ケースであるからうまくいかないが、
難破船のある場所をみつけるといった目的ならうまくいくみたい。

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