機械学習
ふと思い立って、囲碁の本を読み始めた。強化学習の勉強につなげる意味もある。 ただし、私は実は囲碁のような空間認識が実に苦手なのだ。何が見えないのか分からないけれども、確実に何かが見えていない。オセロも同じく苦手で、おそろしいほどに弱い。これ…
脳の大統一理論として提案されているらしい。実測データでの実証はどのようになされているのだろうか。 私の大昔からの夢をこの方面で実現することはできるのだろうか。残り長くもない人生をかける価値はあるだろうか。 「トンデモ」理論でない保証はあるの…
Python の勘を取り戻した。 MCMC を自分で書けるようになった。 MH HMC. HMC は微分が必要になる。数値微分しかできない（自分のスキルでは）。変量効果が入るとそのパラメータ毎に数値微分が必要になるため、計算時間がおそろしくかかる。事実上、非実用的…
機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書)作者:須山 敦志発売日: 2017/10/21メディア: 単行本（ソフトカバー）ざっと読了。機械学習、というよりは（統計）モデルを使った Bayes 推定の簡単な解説本といった位置づけ…
別のプロジェクトのデータを用いて、SVR/SVM による予測を試みる。 まだうまくいかない。0/1 予測が全くできないのはなぜだろう。すべて 0 になってしまうのだ。そんな予測なら私でもできる。いや、私ならもう少しまともな予測ができる。 冗談はおいといて。…
確かにそうなのだ。統計的には、時間を特別扱いするいわれはない。 しかし私たちは「時間推移」をみたいと思っている。いや、思い込まされているだけかもしれない。これも固定観念なのかもよ。そういう思い込みを全て取っ払った上で考え直したいものです。
ふと気づいた。ようやく気づいた、とも言える。 機械学習は必ずしも統計モデルで行う必要はないのだ。よね。 確率を考えずに行う機械学習もあるはず。 私の頭が混乱しているのはそこの誤解から始まっているのかもしれない。
少し試してみた。要するに logistic 回帰なのだが。機械学習、判別分析、という視点で眺めてみたわけだ。 これと、パターン認識を今後結び付けていきたい。
この問題はパターン認識が有用そうだ。 それはわかる。 問題は、パターン認識の機械学習をさせるためには適切な特徴量を与える必要があることだ。濃度推移（PD 推移）そのもののデータをぽんと与えて、認識してくれ、は甘すぎる。その推移のどこを見てパター…
書籍を何冊か眺める。そもそも機械学習って何をするんだ、ということをどう説明しているのかを参考にしたかった。 統計解析、回帰分析と何が違うのか？ 手法としては（ほぼ）同じで、「よい」モデルの考え方が違うだけなのか。 その辺をどう説明するか考え中…
機械学習の方法と結果を数式もプログラムも抜きで 臨床医に説明するのって難しいね。
前にやったデータでの SVR を、学会発表に思い出さねばならない。復習しよう。すっかり忘れているよ。 CV とかの細かな手順も勉強し直しが必要です。 まずは図表をきれいに作り直すことで、やったことを思いだしてみる。少しずつ思い出してきた。 当時は、一…
Machine Learning Models for the Prediction of Chemotherapy-Induced Peripheral Neuropathy | SpringerLinkDon Mager さんがこんなことをやっている、と思ってワクワクして読んでみた。 が、化合物の選択の話でした。残念。 いや、安心した、だな。
やっぱり機械学習だよなあ。PMx に機械学習をどうからめるか、だ。AI とか deep learning はまだその先だと思う。まずは機械学習である。 MCMC もいい加減、取り上げる頃合いだと思う。モデル選択をどうするか、はみんなで真剣に考える必要がある。
機械学習しようとすると、Python ライブラリを使う方がいいと思う。参考書もそろっているしね。 一方、グラフはやっぱりR (ggplot2) だ。 したがって、併用しなければならない。すると、自己が引き裂かれる思いをする。 0 から始めるか、1 から始めるか、そ…
機械学習モデルは帰納的 inductive である。既存のデータの範囲内で言えることについては予測性がよい。 しかし、新しいことは導けない。例えば、新しい治療法（投与方法、レジメン）を提案することはできない。一方、（PMx の）メカニスティックモデルは演…
ちゃんと使えば、いや、下手くそに使っても、きれいに予測できて当然と言っていた。 課題はやはり、解釈である。 また、外挿可能性の問題もある。Mechanism-based モデルで外挿可能性を議論してきた 人たちにしてみれば、現状の機械学習による学習は我慢がな…
ファーマコメトリクスでは平気で非線形モデルを用いるからそもそもモデルの自由度が高い。 薬物動態のモデルの一番の基礎のところからして非線形なのだから抵抗がないのだ。それゆえに、「意味を考えられるモデル」「解釈可能なモデル」を作りたいと思う。 …
scikit-learn ライブラリを使ってみた。何でこんなにうまくいくのかなあ、と怖いです。 Cross validation をしてハイパーパラメータをチューニングした。 目には見えない高次元の世界で、やはりこれらの特徴量と、PMx パラメータとは相関しているということ…
結果を数式で見たい。見てもどうにもならないのはわかるんだけど、見ないと安心できない。 「計算機」がコンピュータの中にしかないというのはどうも落ち着かない。
