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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。