FrontPage - カーネル法Wiki
カーネル法Wiki † このページで紹介するのは統計的な学習の話で出て来る、カーネル関数を使ったデータ解析法の話です。 linux カーネルとかのカーネルではありません，念のため。 カーネル法の代表格として SVM (サポートベクターマシン・サポートベクトルマシン)などがあります。 岩波書店「カーネル多変量解析」サポートページ 2008 年 11 月 27 日発売予定！ 赤穂によるカーネル法の解説記事 森北出版「学習システムの理論と実現」など コラム (朱鷺の杜ブログより) 外部リンク 朱鷺の杜Wiki, カーネルの説明 WikiPediaの解説 kernel-machines.org 赤穂昭太郎のホームページ
大学院 知性創発発達特論 2006
# 連絡1 : 当講義の単位を必要とする者に対する 課題レポート〆切は 2/13(火) 午後5時 (厳守) 締め切りました. 提出先: 情報科学研究科棟8-13ポスト. # 連絡2 : レポートの成績を出しました. 総評はここです. (16/02/2007). 自宅のパソコンから当ページ内のPDFファイル を 見るにはAdobeシステムズ から無料で入手可能な Acrobat Reader を使ってください. 講義目的 脳の情報処理機能を理解するための 数理モデルとそこから得られる知見のいくつかを紹介する. また, 関連する話題として近年注目されている 確率的情報処理に関しても そのトピックスのいくつかを紹介したい. 部分的には前期開講の表現系工学特論 (山内先生)と関連するので, 同講義を履修した方は当講義でさらに理解が深ま
トピックモデル入門編 - yasuhisa's blog
自然言語処理特論も最後の話題、トピックモデルに先週から入ってます。今日の資料はこの辺の最初の付近。 Topicに基づく統計的言語モデルの最善線 前々回までの内容は最尤推定に基づいていたものがほとんどで、(ベイズ的な流れではない)スムージングの方法の説明などがあっていました。 Good-Turing 線形補完 Kneser-Ney smoothing などなど。あとは最大エントロピー法などですね。 なんでトピックモデルなのか?で、こういう方法があるにも関わらずなんでトピックモデルというのがわざわざ出てくるか。それは、単語の出現確率というのは変動しまくる!という現実があるからのようです。例えば、最尤推定に基づくN-gramでは、文章に関わらず真の出現確率というのがあると想定している。しかし、Unigramを考えているとして、「東証」という単語が出てくる確率は、社説、経済、スポーツ、芸能などでは
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