機械学習関連の関数 - Mathematicaのメモ

機械学習関連の関数はMathematica9でもあります．教師なし学習のクラスタリングもver9で充分可能です．Mathematica10で初めて実装されたのだと勘違いしていたので，実際にMathematica10でどんな関数が追加されたのかを確認しました．

ドキュメントセンターの機械学習では次のように紹介されています．

機械学習

Wolfram言語には，PredictやClassify等の高度に自動化された関数から，特定のメソッドや診断法に基づいた関数まで，統合された幅広い機械学習機能が含まれている．関数は，数値的，分類別，時系列，テキスト，画像等多くの種類のデータに適用できる．

一般的な教師あり学習

Classify — 組込みの分類子を使ったり，例から学習したりして，データをカテゴリに分類する

ClassifierFunction — データに適用する分類子の記号表現

Predict — 組込みの分類子を使ったり，例から学習したりして，データの値を予測する

PredictorFunction — データに適用する予測器の記号表現

ClassifierMeasurements，PredictorMeasurements — テストデータに対するの性能

ClassifierInformation，PredictorInformation — モデル情報等

PerformanceGoal  ▪  Method  ▪  UtilityFunction  ▪  ClassPriors  ▪  IndeterminateThreshold

教師あり学習のための特定のメソッド

Nearest — 最近傍を求める

FindFit — 一般化された非線形フィットを求める

LinearModelFit  ▪  LogitModelFit  ▪  NonlinearModelFit  ▪  GeneralizedLinearModelFit  ▪ ProbitModelFit

TimeSeriesModelFit — さまざまな種類の時系列をフィットする

Interpolation — データ集合の値の補間を求める

FindSequenceFunction — 離散数列を再現する関数を求める

FindHiddenMarkovStates — マルコフ(Markov)モデルで最も尤もらしい経路を求める

教師なし学習法

Eigensystem  ▪  SingularValueDecomposition  ▪  PrincipalComponents  ▪ KarhunenLoeveDecomposition

FindClusters — 数値，テキスト，画像等のデータのクラスタを探す

ClusteringComponents — 配列と画像の値を元にクラスタを探す

FindGraphCommunities — グラフ中のコミュニティやクラスタを探す

HiddenMarkovProcess — 数値データの中のパターンを求める

SmoothKernelDistribution — データのカーネル密度推定を求める

データの準備 »

Standardize — 平均がゼロで単位分散を持つようにデータを変換する

Clip  ▪  Rescale  ▪  Threshold  ▪  LogisticSigmoid  ▪  ImageAdjust

CountsBy  ▪  GroupBy  ▪  SortBy  ▪  DeleteDuplicates

データのフィルタリング »

MovingAverage — リスト，時系列などの移動平均を計算する

GaussianFilter  ▪  MeanFilter  ▪  MeanShiftFilter  ▪  LowpassFilter  ▪  ...

この中でMathematica10で新しく導入されたのはこちらです．

一般的な教師あり学習

Classify
ClassfierFunction
Predict
PredictorFunction
ClassifierMeasurements，
PredictorMeasurements
ClassifierInformation
PredictorInformation
UtilityFunction
IndeterminateThreshold