ゆきだるまの営業日誌とMOTラボ -14ページ目

Yahooアクセス解析の経路分析

Yahooのアクセス解析で、けっこう使う機能が「経路分析」機能です☆

これは、読んで字の如くｗ

何処から見て、どこへ行ったのって所かしら☆

最近、記事の傾向が・・・・

ぐうたら日記になってるので、結構離脱率がおおくてY(＞_＜、)Y

見た目で、経路情報がわかってとっても便利なんです☆

これは、GoogleAnalyticsより、わかりやすくて☆＾－＾☆いいですよ☆

機能は

　ナビゲーションメニューから

　　　経路分析

　　　　URL別

で表示されますよ☆

レポートは、ツリー形式で表示されていて、それぞれ、どれだけPVがあってって感じで

だんだんと、ツリーの階層が大きくなってく感じなんやけど



どこで、ブログを見終わったとか、次にどこいったの？？が見やすくて、いいでしょ☆

これ、本当に便利☆＾０＾☆

Yahooのアクセス解析を導入してみて、ためしてみてくださいね☆

メモメモφ(．． )

memomemoφ(．． )

次のような学習データ集合 Dが与えられた場合を考える。

$\mathcal{D} = \{ (\mathbf{x}_i, c_i)|\mathbf{x}_i \in \mathbb{R}^p, c_i \in \{-1,1\}\}_{i=1}^n$

c_i は 1 もしくは -1の値を持つ変数で $\mathbf{x}_i$ が属したクラスを意味する。 $\mathbf{x}_i$ は $p$ 次元の特徴ベクトルである。

このような学習データが与えられた時 $c i = 1$ であるいくつかの点と $c i = － 1$ であるいくつかの点とを分離する

超平面をさがすのが共通の目標であるが、他のアルゴリズムと差別化される特徴は

ただいくつかの点を分離する超平面を捜すことで終わるのではなく、いくつかの点を分離することができる

幾多の候補平面の中でマージンが最大になる(maximum-margin) 超平面を探す点にある。ここで marginとは、超平面から各いくつかの点に至る距離の最小値を言い、この marginを最大にしながらいくつかの点を二つのクラスで分類しようとすると、結局クラス1に属するいくつかの点との距離の中の最小値とクラス -1に属するいくつかの点との距離の中の最小値とが等しくなるように超平面が位置しなければならず、このような超平面をマージン最大の超平面という。結論として、SVMは二つのクラスに属しているいくつかの点を分類する幾多の超平面の中で、最大限に二つのクラスのいくつかの点と距離を維持するものを探すアルゴリズムといえる。

wを重みづけ、xを入力信号(0から1まで)、しきい値をhとするとき、Hをヘヴィサイドの階段関数とするとき、

$H(\sum_{i=1}^N w_ix_i-h)$