Paper/bias-on-the-web - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
Bias on the Web† @article{macm:18:01, Author = {R. Baeza-Yates}, Journal = {Communications of the {ACM}}, Number = {6}, Pages = {54-61}, Title = {Bias on the Web}, Volume = {61}, Year = {2018}} ↑ メモ† Webの情報に生じる各種のバイアスについてのまとめ．最初の図1と最後表はバイアス（偏り）のすばらしい要約．偏りを除こうとする試み自体も偏り． 偏りの解消には，偏りを自覚することが必要． 偏りは古来からあったが，Web時代には，その影響の拡散は速くなった． アルゴリズムの適用範囲の拡大や，SNSなどの生活への影響力の増加 → 偏りの影響も増大 ↑ 偏りの計測† 統計バイアス：推定や標本化過程の不正確
生成モデル - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
生成モデル (generative model) / 識別モデル (discriminative model)† クラス分類を解くための手法は識別モデルと生成モデルに分けられる． データとクラスの確率変数をそれぞれ \(X\) と\(C\) で表す． パラメータは \(\theta=(\theta_1,\theta_2)\)． 生成モデル (generative model) \(X\) と\(C\) の結合確率をモデル化： \[\Pr[X,C|\theta]=\Pr[X|C,\theta_1]\Pr[C|\theta_2]\] パラメータはデータ集合とパラメータの同時確率を最大化するように学習： \[\Pr[\{x_i,c_i\}_i^N,\theta]=\Pr[\theta]\prod_i^N\Pr[x_i,c_i|\theta]=\Pr[\theta]\prod_i^N\Pr[x_i
Freeware - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
統計，機械学習，データマイニングのためのフリーウェアを登録しましょう． ID は ibis でパスワードは VC 次元の V のフルスペルです（頭だけ大文字） 大規模でいろいろな機能のある Freeware はこのページにまとめました． その他の単機能の Freeware は各ページにあります．「Freeware」で検索してください． 検索:Freeware 目次：(総合) (個別) 詳細情報を別ページにまとめました† 機械学習全般のソフトについて：機械学習#Freeware 関連フリーソフトを掲載している主な項目： 最適化, 行列, SVM, グラフィカルモデル, クラスタリング, 自然言語処理, ニューラルネット, 強化学習, 遺伝的アルゴリズム, 隠れMarkovモデル, 自己組織化マップ 検索:Freeware：特定の手法をに対する実装は，個別ページにまとめたので検索してください．
プライバシー保護データマイニング - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
プライバシー保護データマイニング (privacy preserving data mining)† 文献1により，USでは，誕生日，性別，5桁郵便番号で87%の個人が識別可能との調査結果が報告された． 一見無関係なデータでも，その組み合わせによって個人が特定できる場合が指摘された． このため，データマイニング技術によるプライバシー侵害の懸念が生じた． そこで，考案されたのがプライバシー保護データマイニングで，分散保持されたデータそのものは秘密にしたまま，それらのデータを集積してデータマイニング手法を適用したのと同等の結果をえるための手法． 同じレコードの異なる属性が分散保持されている垂直分割モデルと，同じ属性集合で記述された異なるレコードが分散保持されている水平分割モデル，および両方とも分割されている任意分割モデルなどがある． プライバシー保護データマイニングの実現するアプローチとしては
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
PRML - 朱鷺の杜Wiki パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測
パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測† This is a support page for the Japanese edition of "Pattern Recognition and Machine Learning" authored by C. M. Bishop. 本書は，Christopher M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」の日本語版です．上下2巻の構成です． パターン認識や機械学習の各種のアルゴリズムや背後の考えについて，ベイズ理論の観点から解説した教科書です． 基礎的な線形モデルから，カーネルトリック，グラフィカルモデル，MCMCなどの発展的な話題までをバランス良く収録しています． 数式による形式的な記述だけにとどまらず，豊富なカラーの図による直観的な説明もなされています． 本
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