雑記： 交差エントロピーって何 - クッキーの日記
機械学習をしているとよく交差エントロピーを最小化させられると思います。 でも冷静に考えると交差エントロピーが何かよくわかりませんでした。むしろエントロピーがわかりませんでした。 以下の記事を読み、もっと無理がない例で短くまとめたかったのですが、やはり例に無理があり、長くなってしまいました。参考文献 情報理論を視覚的に理解する (1/4) | コンピュータサイエンス | POSTD 情報理論を視覚的に理解する (2/4) | コンピュータサイエンス | POSTD 情報理論を視覚的に理解する (3/4) | コンピュータサイエンス | POSTD 情報理論を視覚的に理解する (4/4) | コンピュータサイエンス | POSTD ニューラルネットワークと深層学習 以下はこれら記事の劣化アレンジです。 A国、B国、C国があります。 A国では、一日の天気は25%ずつの確率で晴れ、曇り、雨、雪にな
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました（汗）。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく
機械学習を学ぶ上で抑えておきたい数学２ - HELLO CYBERNETICS
機械学習や深層学習を学ぶ上で、数学は言語である 線形代数学 行列とベクトルは連立方程式を解くための記法 機械学習での活躍 どこまで学ぶか 最適化数学 学習とは 教師あり学習 教師なし学習 最適化を行う際の重要ワード「正則化」 どこまで学ぶ必要があるか 確率・統計 最低限知っておくべき定理や性質 最低限知っておくべき推定法 確率分布には見慣れるしかない 何に役立つのか 情報理論 情報を確率で記述する 何に役立つのか 情報幾何学 発祥は日本 機械学習での役割 海外での方が有名？ 機械学習や深層学習を学ぶ上で、数学は言語である 以前、学びたい機械学習のレベルに応じて、どんな数学が必要になってくるのかを紹介しました（以下の記事）。 s0sem0y.hatenablog.com そのときにも述べましたが、数学というのは何らかの操作を非常に簡潔に表現してくれます。要するに情報をギュッと圧縮して伝える手
いまさら聞けないグラフィカルモデル入門
5. どんなグラフィカルモデルがあるか？ マルコフ確率場 （Markov Random Field） ベイジアンネットワーク （Bayesian Network） ＊これらの下位モデルとして，有向木や無向木がある．また，無向リンクと 有向リンクの両方からなる連鎖グラフ（chain graph）というものもある． 無向グラフィカルグラフ 有向グラフィカルグラフ UGM: Undirected Graphical Model DGM: Directed Graphical Model 6. どんな応用があるか？ モデル 応用例 補足 マルコフ確率場 画像復元・修復， 領域分割，画像合成， ステレオ照合, etc. 画素ベースの手法が多い．画素間 の因果関係を決めることが難しい ため，矢印を引きにくい． ベイジアン ネットワーク 物体追跡， ジェスチャ認識, etc. 系列データに対する手法が多
データサイエンティストを目指すに当たって、ぜひ揃えておきたいテキストたちを挙げてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記2 2015年末の時点での最新リストはこちらです。 追記 この記事の5カ月後にもう少し更新した内容の「お薦め本リスト」記事を2つupしてますのでそちらもお読みください。 2013年秋版：データサイエンティストを目指すなら揃えておくべき10冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 2013年秋版：データ分析初心者にお薦めする「基礎を本当にゼロから学ぶ」ためのテキスト5冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 今回は、僕が実際に自然科学の研究者からデータサイエンティストへと転身するに当たって、いつも脇に置いていたテキストや同僚が参考にしていたテキストをまとめて紹介します。 ※以下僕も持っているものには「＊」を打ってあります*1*2*3 統計学 統計学入門 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メ
速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
250. Reference "Pattern Recognition and Machine Learning" Christopher M. Bishop Springer; 1st ed. 2006. Corr. 2nd printing edition (October 1, 2007) "Truth and Probability" Frank Plumpton Ramsey (1926) "The physical basis of IMRT and inverse planning" S Webb British Journal of Radiology (2003) 76, 678-689 251. Wikipedia 渡辺慧 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%A1%E8%BE%BA%E6%85 %A7 『No Free Lunch T
ゼミのレジュメ集
ゼミのレジュメ集 2018年前期は、以下の本をやります 「Python ではじめる機械学習」 Andreas C. Muller and Sarah Guido (中田秀基 訳) オライリー・ジャパン (2017) 新納研新配属+ の Python 課題進捗状況 新納研新人の課題進捗状況（TeX） 分類問題の課題 2017年後期は、私の以下の本をやります 「Chainer v2 による実践深層学習」 新納浩幸 オーム社 (2017) 2017年前期は、以下の本をやります 「機械学習理論入門」 中井悦司 技術評論社 (2015) 新納研仮配属+ の Python 課題進捗状況 新納研新人の課題進捗状況（TeX） 分類問題の課題 2016年前期は、以下の本をやります 「実践 機械学習システム」 Willi Richet, Luis Pedro Coelho 著、斉藤康毅 訳 オライリー・ジャパ
Pythonで分析や機械学習メモ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
私はRからプログラミングに入って分析もRでやってるわけですが、ちょっと大きめのデータになるとRでは扱うのが難しくなります。そこで前々からPythonに手を出そうとしていたのですが、なかなかインストールがうまく行きませんでした。しかし、ようやくPython環境を整えることが出来たので、メモしておきます（@teikawさんにいろいろ教えてもらいました）。 Pythonのインストールは良く使われるパッケージが入っている、enthoughtやpythonxyで行うのが良いです。自分は前者のアカデミック版をインストールしました。インストールした後、環境変数の設定が必要かもしれません（以前にPython単体でインストールしたときに環境変数は設定していました）。 機械学習を実行するにあたって、今一番アツそうなのがscikits.learnというライブラリです。これはGoogle summer codeが
一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
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