統計的機械学習入門 | 中川研究室
導入pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 最尤推定、MAP推定 データの性質 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 距離あるいは類似度 数学のおさらいpdf 行列の微分 線形代数学の役立つ公式 多次元正規分布 条件付き正規分布 Bayes推論pdf Bayseによる確率分布推定の考え方 多項分布、ディリクレ分布 事前分布としてのディリクレ分布の意味<\li> 正規分布と事後分布 指数型分布族 自然共役事前分布の最尤推定 線形回帰および識別pdf 線形回帰のモデル 正則化項の導入 L2正則化 L1正則化 正則化項のBayes的解釈 線形識別 2乗誤差最小化の線形識別の問題点 生成モデルを利用した識別 学習データと予測性能pdf 過学習 損失関数と Bias,Variance, Noise K-Nearest Neighbor法への応用 b
エンジニア長期インターン GREE Studio 2010 5日目 | GREE Engineering
前回に引き続き、井上が書かせていただきます。 GREE Studio 2010 5日目の講義内容はデータマイニングエンジニア、moritaさんによる「データマイニング」。業務のログ解析において用いられるデータマイニングの内容です。前回はレポート形式でしたが、今回はもう少しエンジニアリングブログに近い形で書こうと思って頑張りました。宜しくお願いします。今回のブログの内容は、 データマイニングの基礎知識 大規模データへの挑戦 になります。後で定義しますが、ここでの「データマイニング」とはデータを取得し、集計する作業も含めてこの言葉を指すことにしています。また、解析者とはデータマイニングを行う人のことを指します。（GREEではデータマイニングエンジニアと呼ばれています。）moritaさんの講義で学んだことを自分なりに膨らましてみました。色々誤りがあると思いますが、そういった部分は（優しく）指摘し
bayonを使って画像からbag-of-keypointsを求める - のんびり読書日記
クラスタリングツールbayonとOpenCVを使って、画像からbag-of-keypointsを特徴量として抽出する手順について書きたいと思います。bag-of-keypointsは自然言語処理でよく使用されるbag-of-words(文章を単語の集合で表現したもの)と同じようなもので、画像中の局所的な特徴量(keypoint)の集合で画像の特徴を表します。bag-of-wordsと同じ形式ですので言語処理と同じように、bag-of-keypointsデータを使ってクラスタリングツールに適用したり、転置インデックスに載せたりといったことが可能になります。 今回は画像からbag-of-keypointsを取り出し、そのデータを使ってbayonで画像集合をクラスタリングするところまでやってみます。ちなみに画像処理は完全に素人で、この記事もニワカ知識で書いているので、間違っている箇所やもっと効率
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