形式 毎週発表者を決めて、輪講形式をとる。 発表者に疑問点などをどんどん質問しよう。 例題を扱うかどうかは発表者に委ねる。しかし、定理など重要なものや具体例となりうるものは発表することが望ましい。 聴講も歓迎する。聴講者からの質問も可。 前提知識 集合・位相の事実はある程度既知とする。 テキストでは測度論はほぼ前提とされているが、このセミナーでは確率論に必要な分はすべて補足をする。 参考書など 小針晛宏『確率・統計入門』岩波書店
確率論 - Skype数学勉強会
形式 毎週発表者を決めて、輪講形式をとる。 発表者に疑問点などをどんどん質問しよう。 例題を扱うかどうかは発表者に委ねる。しかし、定理など重要なものや具体例となりうるものは発表することが望ましい。 聴講も歓迎する。聴講者からの質問も可。 前提知識 集合・位相の事実はある程度既知とする。 テキストでは測度論はほぼ前提とされているが、このセミナーでは確率論に必要な分はすべて補足をする。 参考書など 小針晛宏『確率・統計入門』岩波書店
第五章 - prml_note @ ウィキ
*第五章 ニューラルネットワーク -今までの固定された基底関数による回帰およびクラス分け問題は、次元の呪いによってその実用性は限定されている。基底関数をパラメータ化することを許容し、それらのパラメータを学習することによってその問題点を克服したのがフィードフォワード型ニューラルネットワーク(&italic(){feed-forward neural network})、または多層パーセプトロン(&italic(){multilayer perceptron})。他には複数の基底関数のセットを選択するサポートベクトルマシン(&italic(){support vector machine})、関連ベクトルマシン(&italic(){relevance vector machine})などの方法もある。 -ニューラルネットワークの利点は、多くの場合その結果が非常に簡単であること。その代償として、
特異値分解と一般化逆行列 - nopu@wiki
次の一般化された固有値問題を解いていることになる。 として， ただし このとき， として， 実際， に作用させてみると， ここで， は，の元をを基底とした場合の成分ベクトルに対応付ける線形作用素である。 したがって特に， は，成分ベクトルからのベクトルを復元する作用素である。 （要するに線形同型） したがって，とは， の元を成分ベクトルに写し， 各成分をスカラー倍して， の元として埋め込む作用素に他ならない。 目標 1. 一般の（正則あるいは正方ですらない）行列 A の標準形を作りたい。 2. 直交行列ないしユニタリ行列（つまり正規直交性を保つ座標変換） アイデア 任意の行列Aに対し， の形は常に半正定エルミート行列 従って必ずユニタリ行列によって対角化することができて，しかもその固有値は正。 特異値分解 singular value decomposition A : m×n行列 r =
GTK+ で openCV - prepress-tips
* 変数の定義 / ? WIN ? img_src ? Form1 * 関数の定義 / ? btnLoad_Click // ? btnGray_Click // ? btnReset_Click // ? Form1_Load // ? Form1_FormClosed // ? Form1 - quit // / Form1_FormClosed ; * 処理 / / Form1 - new ? Form1 - vbox // ? Form1 - hbox1 // ? Form1 - btnLoad // ? Form1 - hbox2 // ? Form1 - btnGray // ? Form1 - btnReset // / Form1_Load ; / Form1 - run /name ex01.cpp ubuntu版 / ex01.c // このプログラムは 以下の書籍のサ
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