ただの微分幾何学徒だった僕がデータサイエンスを何故/どのように勉強したのか - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受
ガウス過程の定義と存在を測度論の言葉を使って、出て来る言葉の定義を全て与えて、ごまかさないで、しっかりと、数学的に説明してみようと思ったけど、ただの機械学習のための測度論的確率論超絶速習コースになってしまいました。 - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。 今回は、このブログを読んでいる機械学習界隈の人なら必ず一度は聞いたことがあるであろう ガウス過程(Gaussian Process) についてです。かの有名な悪名高いPRMLにも頻繁に登場しますし、機械学習の本や論文にはしょっちゅう出て来る存在だと思います。僕の大好きなベイズ最適化 mathetake.hatenablog.com においても非常に重要な数学的概念です。 ガウス過程の説明でよくあるあるのは、 「確率変数の集まりであって、有限個取った場合にその同時分布はガウシアンである」 と言うものですが、、、。 肝心なのは、皆さん、 ・確率変数って何か分かってますか？ ・確率分布ってなにか分かってますか？ ・そもそも確率って何か分かっていますか？ と言う話なのです。曖昧な土台の上で議論や話を進めるの、もうやめにしませんか？気持ち悪くありませんか？ そして重要なのは、ガウス過程
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