「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ by herumi - 木曜不足
社内で「機械学習とパターン認識」(PRML) の読書会をやっているのだけど、計算がやっぱり難しいようでみんな苦戦中。 そんなこんなで、光成さん(@herumi さん)が PRML の数式を手抜き無しで解説するアンチョコ(虎の巻 / PRML教科書ガイド)をマメに作ってくれている。*1 PRML のための数学(PDF) 内容は PRML の2章から4章と、9章、PRMLでもっとも計算が難しいと評判の10章を対象としている。 たとえば2章のアンチョコでは、2章の中で必要とされる解析や線形代数の道具(積分の変数変換、行列の各種操作)を一通り取り上げた後、ガウス分布の最尤推定における平均や分散による偏微分という、おそらく多くの人がつまづくのだろう計算がきちんと説明されている。 また3章のアンチョコでは、Woodbury の公式やヘッセ行列を解説しつつ、エビデンス関数などを導出しているし、4章になる
ベクトル量子化 フリーウエアでのソースコード
中田亨 ( 産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究センター) 2008年11月17日 ベクトル量子化とは 多次元で多数のデータを分類する統計手法です。 データの間に存在する、法則性を見抜くことに使います。最近のデジタルカメラが、人の顔を認識できるのは、ベクトル量子化を使っているからです。（このように実用上は、主成分分析や、因子分析、ニューラルネットなどの類似の認識手法よりも、圧倒的に高性能です。高次元、非線形現象、多数データの分析においては、デファクトスタンダードと言えます。） 以前は、データを圧縮するための分類手法だったのですが、認識技法としても注目されるようになりました。 早速、やってみよう 無料で使えるSciLabで、ベクトル量子化を行う場合のソースコードの例です。 下記の例では、RawData というデータの行列を、４グループに分類しようとしています。（自分のデータを分析したい場
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