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
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
教師なし単語分割の最前線。ベイズ meets 言語モデル - 武蔵野日記
今日は daiti-m さんの教師なし単語分割話と id:nokuno さんの Social IME 話を聞きに行くため、仕事を午前中で終えて一路本郷へ。第190回自然言語処理研究会(通称 NL 研、えぬえるけんと発音する)。六本木から大江戸線で麻布十番、南北線に乗り換えて東大前で降りたのだが、ちょっと失敗して10分以上 Social IME の話を聞き逃してしまう。残念。 というわけで最初の発表については nokuno さん自身による発表スライドおよびshimpei-m くんのコメントを見てくれたほうがいいと思うが、個人的に思うのは(直接も言ったけど)研究発表とするならポイントを絞ったほうがいいんじゃないかなと。 研究の背景と目的 従来手法の問題点を指摘 それらを解決できる手法を提案(3つ) までは非常にいいのだが、そこから先がそのうちの1つしか説明・評価していないので、ちょっと述べてい
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