統計的機械学習入門 | 中川研究室
教科書は東京大学 工学教程 情報工学の「機械学習」です。現在は試作版を使っていますが、来年度までには市販版を刊行する予定です。 導入pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計と例題(機械翻訳など) 教師あり学習と教師なし学習 識別モデルと生成モデル 最尤推定、MAP推定 データの性質と表現 Bayes推論pdf Bayesによる確率分布推定の考え方 多項分布、ディリクレ分布 事前分布としてのディリクレ分布の意味 1次元正規分布と事後分布 多次元正規分布 条件付き正規分布 指数型分布族 自然共役事前分布の最尤推定 線形回帰および識別pdf 線形回帰のモデル 正則化項の導入 L2正則化 L1正則化 正則化項のBayes的解釈 線形識別 2乗誤差最小化の線形識別の問題点 生成モデルを利用した識別 学習データと予測性能pdf 過学習 損失関数と Bias,Variance, Noise K-Ne
自分流Elasticsearch入門 - $shibayu36->blog;
【2016/09/10追記】 勉強しなおして、Elasticsearchの知識についてさらにまとめた記事を書いたので、そちらを参照してもらうと良さそうです。 blog.shibayu36.org 最近Elasticsearchの勉強をした。ただ、入門のためどのような資料が適しているかを知るのが大変だった。そこでどのように勉強したかについてメモをしておく。少しまとめエントリー的なノリになりそう。 Elasticsearchの概念を知る 全文検索技術の基本を知る Elasticsearchのドキュメントのたどり方を知る の順に学習を進めていった。 Elasticsearchの概念を知る Elasticsearchの学習を始めようとした時に、まずは基本からということで以下の本を読んでいた。 高速スケーラブル検索エンジン ElasticSearch Server (アスキー書籍) 作者:Ｒａｆａｌ
Recsys2014の発表から現在のRecommend Systemの問題点を読み取る - Y's note
集合知プログラミング 作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/07/25メディア: 大型本購入: 91人 クリック: 2,220回この商品を含むブログ (277件) を見る Recsys 2014 Tutorial - The Recommender Problem Revisited Recsys 2014 Tutorial - The Recommender Problem Revisited 仕事でRecommenderに関わっているのでRecsys2014の最初の発表を読んで現在の問題点を再確認したいという気持ちで、内容を起こしてみます。途中に出てくる数式の理解および書き写しが大変なので、概要だけ書きます。また意味を理解するためには「機械学習の手法」と「Recommend」に対する知識をそれなりに必要とされます。
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
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