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Google Prediction APIを使う前に知っておきたい統計のはなし

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2014/4/6 GDG DevFest 2014 Spring でのスライドです。「統計解析+機械学習+Prediction API 入門」というたかぎさんと合わせてのセッションの一部(前半)です。

Published in: Data & Analytics
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Google Prediction APIを使う前に知っておきたい統計のはなし

  1. 1. Satoshi Tada 2014/4/6 GDG DevFest Japan 2014 Spring
  2. 2.  たださとし  G+ : +たださとし  Tw : @pinmarch_t
  3. 3.  「Google Prediction APIを使えば機械学習でデータ の予測してくれるらしいね、機械学習っていうくらいだ から統計の知識なくても使えそうで便利だね!」
  4. 4.  「Google Prediction APIを使えば機械学習でデータ の予測してくれるらしいね、機械学習っていうくらいだ から統計の知識なくても使えそうで便利だね!」  (いやあ、統計は知ってた方がいいよ…)
  5. 5.  統計学について  機械学習について (時間もないので) ほぼ「数式を使わずに!」ご紹介
  6. 6.  歴史上「統計学」は大きく3つに分類ができる  記述統計学  推計統計学  ベイズ統計学  ベイズ統計学のみ「主観確率」という概念を持つ (主観確率客観確率)  ベイズ主義に対して頻度主義
  7. 7.  記述統計学(19~20世紀) ◦ 生物統計学が源流 ◦ 収集した情報の基本統計量(平均・分散・標準偏差 etc.) ◦ 回帰、最小二乗法 ◦ 確率論、確率分布(正規分布の概念)  推計統計学(20世紀前半~) ◦ 統計学的仮説検定法の出現 ◦ 標本集団の情報から母集団の状態を推定 ◦ 頻度主義 (Nを大きくしていけばある確率に落ち着く)
  8. 8.  ベイズ統計学(20世紀中ごろ~) ◦ 「母集団を前提としない」確率の計算 ◦ ベイズの定理自体は18世紀に存在 (トーマス・ベイズ) ◦ 事後確率(条件付き確率)は事前確率から計算ができる ◦ ベイジアンフィルタに応用されている  機械学習との関連性 事前確率(分布) 事後確率(分布) 事象(観測データ)
  9. 9. 生物統計学 数理統計学 記述統計学 推計統計学 確率論 社会統計学 人口統計 (18世紀ごろ~) (19世紀~) ベイズ統計学ベイズ理論 (20世紀~) 正規分布 誤差 推定 仮説検定 回帰 (16世紀ごろ~) (アドルフ・ケトレー) (フランシスコ・ゴルトン カール・ピアソン) (フローレンス・ ナイチンゲール) (ロナルド・フィッシャー エゴン・ピアソン, イェジ・ネイマン) (フェーズ・パスカル ピエール・ド・ フェルマー) (ピエール= シモン・ラプラス) (カール・フリードリヒ・ ガウス) (17世紀ごろ~) (ブルーノ・デ・フィネッティ レオナルド・ジミー・サヴェッジ)
  10. 10.  機械学習ってなに ◦ センサやデータベースなどからある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行 い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズ ムを発展させる。なおデータ集合を解析するので統計学との関連が深い。 (Wikipediaより)  訓練(training)を行う ◦ 訓練結果は必ずしもデータセットとはならない (モデル式であれば、関数で表せられる) ◦ 訓練と実践(実動環境)が同一である必要はない  「抽出」をした結果を解釈するのは「(主に)人間」!
  11. 11.  機械学習には教師あり、教師なし学習がある  教師あり学習、教師なし学習 ◦ 違いは、手本となるデータの有無 ◦ 教師あり  回帰による予測  分類器による分類  etc. ◦ 教師なし  主成分分析による特徴抽出  クラスタリングによる分類  etc.
  12. 12.  教師なし ◦ 「前例」となるデータがないとき ◦ 単純にグループ分けをしたいとき  そこから何かを見出したい(人間が) 例1) (主成分分析→)クラスタリング→系統樹の作成 (生物系)  見出した何かを機械的に処理 例2) 主成分分析→パターン認識  教師あり ◦ 「次のデータ」について判定したいとき  モデルに当てはめて機械的に処理 例1) 回帰直線、SVM、ニューラルネットワークなど判別分析 例2) パターン認識
  13. 13.  例: 迷惑メールの判定 = ベイジアンフィルタの1つ プログラマのための数学勉強会 第18回(中村晃一氏) より http://nineties.github.io/math-seminar/18.html
  14. 14.  「事前の確率が明らか」 ◦ 過去の全データ中の”通常”の割合(確率) ◦ 「連絡」が含まれるときの”通常”の割合(確率) etc.  「起こった現象」を「次の事前確率」として更新できる  例) 京都で20日晴れが続いた時の“明日が晴れの確率” ◦ 頻度主義で推定すると、「晴れ100%」となるが…
  15. 15.  「事前の確率が明らか」 ◦ 過去の全データ中の”通常”の割合(確率) ◦ 「連絡」が含まれるときの”通常”の割合(確率) etc.  「起こった現象」を「次の事前確率」として更新できる  例) 京都で20日晴れが続いた時の“明日が晴れの確率” ?% ?% ?% 常識的に考えて、「100%はないでしょ」 例えば、過去1000日の天気から
  16. 16.  ベイジアンネットワーク  隠れマルコフモデル(HMM) ◦ 確率過程の1つ、状態遷移を確率で表現できる ◦ 音声認識(波形処理)・ゲノム解析(テキストマイニング)で活躍 ◦ 動的”ベイジアンネットワーク”の1つ
  17. 17.  記述統計学・推計統計学とベイズ統計学 ◦ 頻度主義 vs. ベイズ主義 という考え方の違い  機械学習 ◦ 教師ありと教師なしの学習  ベイズ統計学(ベイズ推定)を使った機械学習 ◦ スパムフィルタ ◦ 音声認識 ◦ テキストマイニング ◦ 異常(値)検知
  18. 18.  関東でたまに(月1回程度)もくもく会しています ◦ テーマは特に定めていません ◦ 「スリッパ」Facebookページ (https://www.facebook.com/slipperworld)

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