プログラマの為の数学勉強会
2013年 プログラマの為の数学勉強会 資料 第1回:イントロダクション 第2回:浮動小数点数・極限・微分 第3回:微分法の応用・多変数関数の微分法 第4回:微分法の応用(続き)・方程式の数値解法 第5回:微分方程式の数値解法・積分法 第6回:数値積分法・積分法の応用 第7回:行列・ベクトル・ガウス消去法 第8回:行列式・逆行列・連立一次方程式の直接解法 第9回:線型空間・線型写像・固有値固有ベクトル(その1) 第10回:線型変換・固有値固有ベクトル(その2)・内積空間 第11回:連立一次方程式の反復解法・二次形式・多変数関数の極値・重積分 第12回:確率論入門 第13回:情報量・エントロピー・重要な確率分布・大数の法則・中心極限定理 第14回:擬似乱数の生成法・推定 第15回:検定 第16回:検定の続き, 回帰分析 第17回:回帰分析の続き 第18回:ベイズ統計
プログラマの為の数学勉強会
プログラマの為の 数学勉強会 第14回 (於)ワークスアプリケーションズ 中村晃一 2013年12月12日 謝辞 この会の企画・会場設備の提供をして頂きました ㈱ ワークスアプリケーションズ様 にこの場をお借りして御礼申し上げます。 この資料について http://nineties.github.com/math-seminar に置いてあります。 SVGに対応したブラウザで見て下さい。主要なブラウザで古いバージョンでなければ大丈夫だと思います。 内容の誤り、プログラムのバグは@9_tiesかkoichi.nakamur AT gmail.comまでご連絡下さい。 サンプルプログラムはPython及びMaximaで記述しています。 擬似乱数の生成法 与えられた確率分布に従う擬似乱数を生成する方法を説明します. 有名な確率分布に従う乱数生成器は標準で用意されていると思いますが, 自前での実装
パターン認識・機械学習勉強会
2014年 パターン認識・機械学習勉強会 資料 第1回:イントロダクション 第2回:ベイズ確率・ベイズ識別・モデルの検証 第3回:モデル選択基準・MCMC法 第4回:ギブスサンプリング・線形識別モデル 第5回:線形識別モデル:ロジスティック回帰 第6回:線形識別モデル:ベイズロジスティック回帰,フィッシャーの線形判別 第7回:ニューラルネットワーク 第8回:ニューラルネットワーク(続き) 第9回:ニューラルネットワーク(続き) 第10回:カーネル法, カーネル密度推定法,カーネル回帰分析 第11回:カーネル法:ガウス過程 第12回:サポートベクターマシン, ソフトマージン 第13回:多クラスSVM, SVM回帰, 関連ベクターマシン 第14回:ベイジアンネットワーク 第15回:ジョインツリーアルゴリズム 第16回:ジョインツリーアルゴリズム(続き) 第17回:マルコフ確率場・ファクターグラ
圏論勉強会 第13回 @ ワークスアプリケーションズ
@ワークスアプリケーションズ 中村晃一 2013年8月8日 謝辞 この勉強会の企画，会場設備の提供をして頂きました ㈱ ワークスアプリケーションズ様 にこの場をお借りして御礼申し上げます。 この会について 圏論(category theory)を題材にいろんなことを学びます。 分かり易さを重視して初歩的な例を多用します。 関数型言語の経験がある方がより楽しめると思います。資料中では主にHaskellを使います。 中高生も数人見ているらしいのでプログラミングと関係が浅い内容も取り上げます。 この資料はhttp://nineties.github.com/category-seminarに置いてあります。 $$ \newcommand\append{{+\hspace{-.7em}+}} $$
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