PRML - からっぽのしょこはじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 また、機械学習で登場する確率分…
PRMLの機械学習アルゴリズムを実装して理解する - Qiita
PRMLこと、「パターン認識と機械学習」 のアルゴリズムをPython (numpyと必要に応じてscipy)でほぼスクラッチで実装する方法を解説した記事です。 対応するjupyter notebookは筆者のgithubのリポジトリ からご覧いただけます。 各記事へのリンク ※随時リンク先が増えていきます。 第3章 線型回帰モデル: ベイジアン線型回帰/エビデンス近似 第4章 線型識別モデル: ロジスティック回帰 第5章 ニューラルネットワーク: 全結合ニューラルネットワーク 第6章 カーネル法: ガウス過程回帰 第7章 疎な解を持つカーネルマシン: サポートベクターマシン(SVM)による2値分類 第8章 グラフィカルモデル → きちんと理解できていないので、当面保留。。。 第9章 混合モデルとEM: 混合ガウスモデルに対するEM algorithm 第10章 近似推論法: ベイズ混合ガ
パターン認識と機械学習（上）を読む際に参考にしたサイトや資料まとめ - d_tail's blog
輪講の題材としてパターン認識と機械学習（PRLM）の上巻が選択されたのですが，この本は，私にとっては自力で読むにはかなり難しい本であったので，いくつかのサイトを参考にしました．そのサイトをまとめておこうと思います． [1] インターネット各地に散逸する「パターン認識と機械学習」の解説資料を集約するリポジトリ このサイトには，様々な団体などの勉強会や読書会で作成された，パターン認識と機械学習（PRLM）のスライド資料が集められています． [2] もし天鳳の鳳凰民がビショップの『パターン認識と機械学習』を読んだら もし天鳳の鳳凰民がビショップの『パターン認識と機械学習』を読んだら critterの学習帳 この資料はcritter様が作成したもので，PRMLの内容が数式をメインとしてまとめられています． [3] 『パターン認識と機械学習の学習 普及版』 『パターン認識と機械学習の学習 普及版』（
PRML 演習問題 解答集 まとめ - Qiita
はじめに 様々な分野で多様なビッグデータが得られるようになり、こうしたデータを解析し、そこから「知」を得るための手段として、機械学習 (Machine Learning)、いわゆるAIが注目されています。そういった動きは、農学の分野でも広がってきており、我々生物測定学研究室でも、圃場のモニタリングに画像解析技術を用いたり、育種（品種改良）に機械学習のアイディアを応用した研究を行ったりしています。 こうした状況を鑑みて、本研究室では2020年前期（4月〜8月）に、機械学習の教科書の決定版ともいえる、Christopher Bishopによる『Pattern Recognition and Machine Learning （パターン認識と機械学習）』、通称PRMLに関する輪読会を開講しました。本輪読会では、PRMLの各章の末尾に付いている演習問題を、輪読会参加者の有志が解く、ということも行い
【目次ページ】PRML演習問題解答を全力で分かりやすく解説！Beginaid
本記事はPRML「パターン認識と機械学習＜上＞第７版」（C.M.ビショップ著）の演習問題の基本問題・標準問題を解説したページになります。数式を打ち込む手間が面倒だったので，画像ファイルでアップしています。 また，数学的に厳密な議論はしていないです。その代わりに，初学者がつまづきやすいポイントを重点的にお伝えしていくつもりです。 第１章 序論 ●1.1（基本） ●1.2（基本） ●1.3（標準） ●1.4（標準） ●1.5（基本） ●1.6（基本） ●1.7（標準） ●1.8（標準） ●1.9（基本） ●1.10（基本） ●1.11（基本） ●1.12（標準） ●1.13（基本） ●1.14（標準） ●1.15（難問） ●1.16（難問） ●1.17（標準） ●1.18（標準） ●1.19（標準） ●1.20（標準） ●1.21（標準） ●1.22（基本） ●1.23（基本） ●1.24（標
パターン認識と機械学習（PRML）の無料版と練習問題が試せる Jupyter Notebook｜Sangmin Ahn
【主要なアップデート】 （2020.03.02）Colabノートブックへのリンク追加 こんにちは、Choimirai School のサンミンです。 0 はじめに機械学習のテキストブックとして日本語にも訳されて多くの方に読まれているのが、Christopher Bishopさんの、PRML（Pattern Recognition and Machine Learning、2006年）です。 今回の note では PRMLのPDF版を無料でダウンロードする方法と練習問題を試せる Jupyter Notebook を紹介させていただきます。 "Pattern Recognition and Machine Learning" by @ChrisBishopMSFT is now available as a free download. Download your copy today f
PRML 輪講資料
参加条件： Deep Learning基礎講座修了か、もしくは同等レベルの知識を持つこと 基本的に毎週輪読会に参加できること 発表が割り当てられた場合，発表できること 参加方法： 下記のフォームをご記入下さい。（参加には基本紹介が必要となります。） https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfosRjTx_kFljDyVLjTKn_XLwCLWPOT6fOYUSwvINdUbuvfJw/viewform 輪読会の進め方： 2020年8月現在，会議は原則オンラインで行っています（コロナの影響）．オフラインイベントの復活時期は未定です． 大枠：45分,小枠20分×2の合計3件です。 時間は質疑込みの時間です。 基本は最初は小枠の発表に割り当てます。その中の一部メンバーに大枠の担当を依頼させていただきます。（大枠で話したいという方、何か話したいテーマがあ
PRML 機械学習超入門 使える教材まとめ
PRMLを読もうとしたけど数学とかが難しすぎて挫折しそうになっている人達へ向けた、無料で使える教材まとめRead less
PRML演習問題 全問解答
演習3.24の解答です。 演習3.12で示されたモデルのモデルエビデンスが(3.118)となることを求める問題。 演習3.2... 演習3.23の解答です。 演習3.12で示されたモデルのモデルエビデンスが(3.118)となることを求める問題。 3.3...
PRML Figure 5.21 を再現するコード - めもめも
何の話かというと A Neural Representation of Sketch Drawings でスケッチの次のストロークを予測するモデルとして、混合ガウス分布が使われており、ガウス分布の混合係数、平均、分散を Latent Variable z を入力とする RNN で計算するという手法が用いられています。 上図のデコーダ部分の出力 y が混合係数、平均、分散にあたります。その後、この分布から次のストロークのサンプルを取得することで、非決定的に画像を生成します。 このモデルは、Bishop先生のMixture Density Networksが元ネタになっており、PRMLにも解説があります。そこで、勉強のためにPRMLで紹介されているサンプルをTensorFlowで実装してみました。 モデルの説明 座標 x に依存して、平均と分散が変化する正規分布 を3つ混合したモデルを考えます
Pythonで実装 PRML 第5章 ニューラルネットワーク - KAZ log TechMemo
PRML5章から図5.3を再現するために、ニューラルネットワークを実装してみます。 先に申し上げておきますと、偉そうに実装とか言ってるものの、コードから再現した図は歯切れの悪いものとなっております。。。 まず、図5.3(b),(c),(d)に関してはPRMLの中の図に比べて予測精度がいまいち良くない印象。さらに、図5.3(a)に関しては全く見当はずれな予測が返ってくるという状況。試行錯誤しましたが、力不足でして、どなたか間違い気づかれましたらご指摘下さい。 ニューラルネットワークや、誤差伝播法(Backpropagation)そのものの解説はPRMLやはじパタなどに任せるとして、実装に必要な部分だけざっと確認したいと思います。 実装の大まかな流れ ①ニューラルネットを経たアウトプットは(5.9)で表される。PRML文中の式は活性化関数にシグモイド関数を想定しているが、図5.3ではtanh(
隠れマルコフモデル(HMM)の式変形をちゃんとやる - Qiita
はじめに みんな！メリークリスマス！ Machine Learning Advent Calendar 2012の24日目を担当させて頂く@teramonagiです。想像以上にガチンコ勢だらけでビックリです。お手柔らかにお願いします。 本日の内容 さて、内容ですがみんな大好きPRML の第13章「系列データ」に載っている２つのトピック HMMの最尤推定（Baum-Welchアルゴリズム） フォワード・バックワードアルゴリズム について、詳しく式変形した計算ノートを作成しましたというお話です。 計算ノート自体はGithubにて公開いたしております ファイル本体はこちら⇒ファイル（PDF) 一応チェックはしていますが、誤字脱字やら計算ミスがあると思いますので、皆さまからのプルリクエストお待ちしております！ 最後に 主催者である@naoya_tさん、このような機会を作っていただきありがとうござい
PRMLガール 〜 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら 〜 - 木曜不足
放課後の学食は、普段なら常時腹を空かせた運動部の連中があちこちにたむろっているのだが、今日は珍しく先客は一人きりだった。 静かな様子にほっとしたカズは、まったり休憩でもしようとジュースを片手に奥の目立たない席を目指す。が、学食で筆記用具を広げている女子生徒の横を通り過ぎたところで突然立ち止まった。 振り返ってその先客をよく眺めると、ツインテールの頭をどこか見覚えのある黄色い本に乗せて、机に突っ伏すようにして寝ていた。カズは思わず近寄って、本の正体を確認するためにのぞき込もうとしたそのとき。 「やっぱ、わかんない！ ……って、ひゃあ!?」 「わわっ」 突然跳ね起きたその生徒は、目と鼻の先にいたカズの姿にびっくりして悲鳴を上げた。カズもやはり驚きうろたえてしまった。 二人してしばらくそのまま息をのむようにして顔を見合わせていたが、そのうちどちらともなくぷっと吹き出した。 「あはは、ごめん……す
紫ログ - livedoor Blog（ブログ）
ネットからアーカイブファイルを拾って解凍する時に、 % unzip http://incanter.org/downloads/incanter-latest.zip とか % tar zxvf http://prdownloads.sourceforge.net/gauche/Gauche-0.9.tgz とか書いたらダウンロードから解凍まで面倒みてくれないかな…そろそろURLをファイル名と同等に扱えてもいい頃だよねと。 シェルがやってくれればいいんですが、何かいいやつ知りませんか？ 手元でさっと書いてみたのは、例えば $HOME/bin あたりを環境変数PATHで最初に読まれるようにしといて、そこに みたいなスクリプトを unzip とか tar という名前で仕込んでみたりとか。（chmod +x しておく必要があります）
Miyabiarts.net | 一年に一度の更新頻度
三年連続の大晦日のみの投稿です。Twitterの方には大体いつもいるので、生存報告の役割すらここにはないようです。 今年というかここ数年は仕事 イズ マイライフな状態なので、趣味で何か作ることは少ないです。正確には小さいものを色々作っていないこともないですが、ある程度作ったら割と自己満足するので、特に後悔することもなく闇へと葬っています。しばらくはこの調子だと思いますが、そのうちまた何か出すようになるかもしれません。 今年は「ラブライブ！The School Idol Movie」を映画館に50回見に行ったり、BD届いた日から毎日見ていたり、そんな感じでした。スクフェス ラブライブスクールアイドルフェスティバル始めたら毎日結構な時間していたり、毎週ゲームセンターでクレーンゲームした結果、いつの間にかプライズが40個以上集まって自室の結構な領域を占めていたりします。例年通りゲームも年間100
PRML（パターン認識と機械学習） 4.1 Discriminant Function - 次世代3Dコンテントパイプライン開発室
明日の勉強会で使うスライドです。 PRML 4.1 Discriminant FunctionView more presentations from stakemura.
nokunoの日記
引き続き東大の「創造情報学連携講義VII」より賀沢さんの課題1でもある、IBMモデル1の実装を行いました。創造情報学連携講座IBMモデル1のEMアルゴリズムを実装してサンプルデータで結果を確認せよという問題です。 #!/usr/bin/env python from collections import defaultdict def train(corpus): pair = defaultdict(float) for english, forein in corpus: for e in english.split(" "): for f in forein.split(" "): pair[(e,f)] += 1. print 'pair:', pair t = defaultdict(float) for e,f in pair.keys(): t[(e,f)] = 0.25 f
パターン認識と機械学習（PRML）まとめ - 人工知能に関する断創録
2010年は、パターン認識と機械学習（PRML）を読破して、機械学習の基礎理論とさまざまなアルゴリズムを身につけるという目標（2010/1/1）をたてています。もうすでに2010年も半分以上過ぎてしまいましたが、ここらでまとめたページを作っておこうと思います。ただ漫然と読んでると理解できてるかいまいち不安なので、Python（2006/12/10）というプログラミング言語で例を実装しながら読み進めています。Pythonの数値計算ライブラリScipy、Numpyとグラフ描画ライブラリのmatplotlibを主に使ってコーディングしています。実用的なコードでないかもしれませんが、ご参考まで。 PRMLのPython実装 PRML読書中（2010/3/26） 多項式曲線フィッティング（2010/3/27） 最尤推定、MAP推定、ベイズ推定（2010/4/4） 分類における最小二乗（2010/4/
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【機械学習勉強会】パターン認識と機械学習(PRML)第1章のまとめ Part.1
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
