20140306 ibisml
Satoshi Hara, Takanori Maehara. Convex Hull Approximation of Nearly Optimal Lasso Solutions. In Proceedings of 16th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Part II, pages 350--363, 2019.
確率伝播アルゴリズムとは
確率伝播アルゴリズムとは ー 脳の認識機構と関係が深い「確率伝播アルゴリズム」に ついて、極力分かりやすく解説する ー 2010-02-26 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 一杉 裕志 内容 • 確率論の基礎知識の復習 • ベイジアンネットとは • 確率伝播アルゴリズム 背景 • ベイジアンネットを用いて大脳皮質の機能を 実現する研究が大きく進展しつつある。しかし 関連論文はベイジアンネットの基礎知識がな いと重要性を理解しずらい。 • ベイジアンネットの基本事項は数学的には実 は難しくない。四則演算しか使わない。 • しかし確率論の独特の記法のため独学には 敷居が高い。本資料ではできるかぎり親切に 説明することを試みる。 確率論の基礎知識の復習 確率論の基礎知識の復習 • 確率変数 X が x という値を取る確率： – 省略した記法： • 確率変数 X の確率分布： • 同時確率
Minimum spanning tree - Wikipedia
A planar graph and its minimum spanning tree. Each edge is labeled with its weight, which here is roughly proportional to its length. A minimum spanning tree (MST) or minimum weight spanning tree is a subset of the edges of a connected, edge-weighted undirected graph that connects all the vertices together, without any cycles and with the minimum possible total edge weight.[1] That is, it is a spa
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Hopcroft–Karp algorithm - Wikipedia