統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
分散並列環境における機械学習 - Preferred Networks Research & Development
もうすぐ春ですね。花粉さえ飛ばなければ最高なのに。岡野原です。 先日、Hadoop Conference Japan 2011で、”MapReduceによる大規模データを利用した機械学習”というタイトルで発表しました。 発表内容は三部構成になっています。 最初に、機械学習の基本と、それがMapReduceとどのような関係にあるかを紹介しました。その中でHadoop上で動く機械学習ライブラリMahoutの簡単な紹介をしました。 次に、機械学習の最前線ではどのような問題が解かれているかを紹介し、グラフィカルモデルの例、一般の最適化（教師付き学習におけるパラメータ学習）の分散並列化についての話題をしました。 最後に、MapReduceの補完として使えるようなシステムの例としてdremelを紹介しました。このシステムはMapReduceがバッチ型処理で、全データが処理対象の場合が得意なのに対し、一
柳井 研究室 (Yanai Lab.)
柳井研究室ニュース 8月29日(火)に富士山頂測候所にて，和歌山大学天野先生をご招待して富士山頂セミナーを開催いたしました．富士山頂測候所をお借りするのは今回が初めてになります．測候所のお陰で，日本最高所でプロジェクタを使った講演をしていただくことが可能となりました．(23/09/01) 修士3名，卒研生3名が卒業して，新たに修士4名，卒研生3名が加わりました．修士4名中2名は本年度発足した「デザイン思考・データサイエンスプログラム」の第１期生となります．(23/05/06) 修士8名，卒研生3名が卒業して，新たに修士7名，卒研生3名が加わりました．(22/04/06) 9月12日に「富士山頂セミナー」を実施しました．初の無観客開催(学生はオンライン参加)となりました．講師の井尻先生，ガイド，サポートOB２名の計4名で行ってきました．(21/09/13) 修士2名，卒研生3名が卒業して，新
UCI Machine Learning Repository: Data Sets
Multivariate, Sequential, Time-Series, Domain-Theory
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