![Amazon.co.jp: パターン認識と機械学習の学習―ベイズ理論に挫折しないための数学: 光成滋生 (著), 竹迫良範 (編さん): 本](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/628744df18b04156e1d8db9ded551110cf9b585d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fm.media-amazon.com%2Fimages%2FI%2F610Q-As0auL._SL500_.jpg)
概要 オンラインでの分類学習の世界では,CWが非常に強力なアルゴリズムとして注目されています.特に,その圧倒的な分類精度及び収束速度は圧巻の一言であり,自然言語処理を中心に様々な分野で応用例や派生アルゴリズムが提案されています*1. 一方で,ノイズデータのが混入していた場合に精度がガタ落ちする性質がCWの重大な欠点として多くの人から指摘されていました.ノイズが予め取り除かれている実験設定ならば良いのですが,ノイズが含まれている可能性の高い実データにはCWは中々不便.この問題を解決するため,ノイズ耐性の強いCW系アルゴリズムの決定版(?)として,SCW (Soft Confidence-Weighted)アルゴリズムがICML2012という会議で提案されました.本エントリでは,SCWの紹介を行います. Exact Soft Confidence-Weighted Learning, Wang
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが(笑)、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析&データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析(特に線形重回帰分析) 独立性の検定(カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定) 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析(バスケット分析・相関ルール抽出) 計量時系列分析 おわりに おまけ1:「素性ベクトル+分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2:グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
最近では企業における機械学習の認知度も高まっていてエンジニアの求人募集でも「望ましいスキル:機械学習」というのをよく見かける。特にweb系の企業だと当たり前のように機械学習を活用した魅力的なサービスが生み出されているようだ。 そんなわけで先日書いた機械学習の入門記事もそれなりに好評で末尾の教科書リストも結構参考にしていただいた様子。ということで、これから機械学習をはじめる人のためにオススメの教科書を10冊ほどピックアップしてみた。 幸いにして機械学習の分野には良書が多い。5年前はナイーブベイズすら知らなかった私も、これらの教科書のおかげでなんとか機械学習を使えるようになりました!(個人の体験談です。効果には個人差があります) 参考: 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei 最初に既存の機械学習の教科書まとめを挙げておくの
放課後の学食は、普段なら常時腹を空かせた運動部の連中があちこちにたむろっているのだが、今日は珍しく先客は一人きりだった。 静かな様子にほっとしたカズは、まったり休憩でもしようとジュースを片手に奥の目立たない席を目指す。が、学食で筆記用具を広げている女子生徒の横を通り過ぎたところで突然立ち止まった。 振り返ってその先客をよく眺めると、ツインテールの頭をどこか見覚えのある黄色い本に乗せて、机に突っ伏すようにして寝ていた。カズは思わず近寄って、本の正体を確認するためにのぞき込もうとしたそのとき。 「やっぱ、わかんない! ……って、ひゃあ!?」 「わわっ」 突然跳ね起きたその生徒は、目と鼻の先にいたカズの姿にびっくりして悲鳴を上げた。カズもやはり驚きうろたえてしまった。 二人してしばらくそのまま息をのむようにして顔を見合わせていたが、そのうちどちらともなくぷっと吹き出した。 「あはは、ごめん……す
11/9 に開催された機械学習×プログラミング勉強会 vol.2 にのこのこ参加&発表。主催の愛甲さん、参加者&発表者の皆さん、会場を提供して下さった DeNA さんありがとうございました。 機械学習×プログラミング勉強会 vol.2 : ATND 愛甲さんから発表の依頼をいただいた時、言語判定の話をすればいいか〜とか考えて気楽に引き受けちゃったのだが、あれを20分で話すと痛い目にあうと広島方面で学んだことを思い出し。 じゃあ、テキストマイニング始めました的なことでも〜と構成を考えてみたのだが、データの前処理の話だけで20分使い果たして機械学習出てこなさそう。しかも発表順で中谷の次があんちべ先生の番。後ろに専門家がいるのにテキストマイニングの真似事とかしゃべってたら、やばい。 そこで、勉強会タイトルの「〜×プログラミング」にあわないのは承知しつつ、社内勉強会でやったノンパラベイズ入門的な話
もう今年も終わりですね。今日はクリスマスというのに何をしてるのやら、、、とか思いつつ記事を書いてます。1年の大掃除の意味も込めて、今年いろんな人に紹介してきた本やサイトをまとめておこうかなと思います。 まずは定番の2冊。「機械学習」「統計的学習」と名前は分かれていますが、同じ手法を視点を変えて説明しているような感じです。 PRLM(機械学習、一部PDFあり) Hastie本(統計的学習、PDFあり) 機械学習をいきなり英語で本格的に学ぶのがキツい場合は、これらの本やサイトが網羅的なのでオススメです。 多変量解析入門――線形から非線形へ 作者: 小西貞則出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2010/01/27メディア: 単行本(ソフトカバー)購入: 14人 クリック: 347回この商品を含むブログ (9件) を見る 機械学習 はじめよう(記事へのリンク) 英語の初級本は「おしゃスタ」勉強会
機械学習×プログラミング勉強会 vol.2 での発表資料です。 ベイズの何が嬉しいか、ノンパラベイズの何が嬉しいかを数式を使わず語ります。
Accessibility View text version Categories Technology Upload Details Uploaded via SlideShare as Adobe PDF Usage Rights © All Rights Reserved Statistics Favorites 2 Downloads 0 Comments 0 Embed Views 0 Views on SlideShare 0 Total Views 0 Deep learning — Presentation Transcript Deep Learning 株式会社ウサギィ 五木田 和也 2012/11/0912年11月9日金曜日 自己紹介 ✤ 株式会社ウサギィのエンジニア ✤ 機械学習、自然言語処理、組合せ最適化 ✤ iPhone, Android, Rails ✤ な
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識(猫認識として有名)[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
機械学習の定番教科書の1つと言われ、各地で読書会が開かれる「パターン認識と機械学習」(PRML)。読み解くにはある程度の解析と線形代数の知識が必要なため、数学が苦手な学生さんや××年ぶりに数式を目にしたというエンジニアたちを次々と「式変形できない……」という奈落に叩き込んでいるという。 サイボウズ・ラボの社内 PRML 読書会でもその現象が発生。見かねた同僚の光成さんが PRML で使われている数学の解説だけではなく、PRML の中で省略されている式変形の過程も含めて書き下したメモ(社内通称:アンチョコ)が暗黒通信団から「機械学習とパターン認識の学習」という同人誌として出版され、全国のジュンク堂で購入可能となるとちょっとしたムーブメントががが。 現在はアマゾンでも購入可能となっているが、もともとのアンチョコも PDF で無料公開(CC-BY ライセンス)されているので、紙の本でないと勉強す
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