9.1 Maximal Margin Classifier 9.1.1 What is a Hyperplane? 9.1.2 Classification Using a Separating Hyperplane magnitude of : が超平面から離れてるほど予測の確信度が高い．逆に，あまり離れてなければ疑わしい． 9.1.3 The Maximal Margin Classifie…

8.1 The Basics of Decision Trees 8.1.1 Regression Trees Predicting Baseball Players' Salaries Using Regression Trees Prediction via Stratification of the Feature Space regression treeの構築方法は以下の2ステップ． 説明変数を，重複がないよう…

これまで扱ってきた線形モデルは解釈や推論のしやすさという面では他のモデルよりも優れているが，代わりに予測性能には限界がある．本章では線形仮定を緩和しつつ，できるだけ解釈のしやすいモデルを紹介する． 7.1 Polynomial Regression 多項式回帰． 3, …

回帰において標準的な線形モデルは以下のように書かれる． この線形モデルに，最小二乗法よりも良い予測の正確さ（Prediction Accuracy）とモデルの解釈性（Model Interpretability）を持つフィッティングの方法を適用したい． Prediction Accuracy: 説明変…

Resampling methodsは訓練データから何度もサンプルを取り出し，モデルにフィットさせる．これにより，一度だけのフィッティングでは得られない情報を得られる． 本章ではクロスバリデーションとブートストラップ法を扱う．クロスバリデーションはテストエラ…

回帰ではレスポンスが量的データの場合を扱ったが，レスポンスを質的データとしたい場合もある．そういう時は回帰ではなく分類を用いる． 4.1 An Overview of Classification 問題設定：顧客がデフォルトするかしないかを判定 4.2 Why Not Linear Regression…

ISLRを読み進めているのだが，量が多く，忘れてしまいそうなので内容をメモしておく．なお，式は大体そういうものとして突然出てくるが，理論的な背景を知りたいならカステラ本を読めとのこと．本書はあくまで手法を使うにあたって必要な最低限の知識のみに…