統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt 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 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
『統計を始める前に』（主に言語研究者向け）の公開｜Colorless Green Ideas
文書の性質 『統計を始める前に』という教科書的文書を公開したいと思う。これは、以前、勉強会のために私が作成した文書の一部を切り貼りして作ったものである。以下から、PDFファイルとしてダウンロードが可能なので、必要な方はどうぞ。なお、強制ではないが、リンクを貼るときは、PDFに直接リンクするのではなく、このページにリンクしていただければ幸いである。何か追加情報があったときには、このページに書くつもりなので。 http://id.fnshr.info/docs/stat_for_langs00.pdf これは何を目的にした文書かと言うと、タイトルの通り、「統計を始める前に」一通り知っておきたい数学的知識などをまとめたものである。この文書を一通り読んだ上で、統計の勉強を始めるとはかどるはずである。 統計を始める前に、数学の勉強をしないといけないなんて面倒だと思う人もいるかもしれない。だが、私の経
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