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ブックマーク / www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp (4)

  • 付録１．数学 の復習 - クラシックな機械学習の入門

    数学の復習 行列の微分 行列式のlogの微分 対称行列の2次形式のtraceへの置き換え ブロック行列の逆行列（Woodbury) 行列の微分        x x x x x x B A ABAB BA, a x xa x ax xx xx x xf x x x x a x x xfxx g gfggf Tr B A Tr matrix x f x f x f x f x f x f f a a f f f x x T ji ij TT k m k m k kmk                                                                             

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    hsato2011 2017/06/27
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  • 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

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    hsato2011 2016/12/12
    スライド集わかりやすそうなので後で読むこと
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  • Apprenticeship Learning via Inverse Reinforcement Learning

    中川研機械学習勉強会 2007/6/7 Apprenticeship Learning via Inverse Reinforcement Learning by  Pieter Abbeel and Andrew Y. Ng (ICML 2004) 吉田 稔 強化学習 Reinforcement Learning • 環境と、そこで行動するエージェントがいるとき、 「エージェントがどのような行動をとればいいか」 を学習する。 – 「状態」と、それを遷移させる「行動」がある。 – Policy（方策、行動則）: 「状態」に応じた「行動」を決め る。 – Reward function（報酬関数）：状態が望ましいか否か をスコア付けする。 – Value function（価値関数）：その状態から、最終的に 望ましい結果になるかどうかをスコア付けする • 現時点の状態のみならず、将来

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    hsato2011 2016/11/22
    江藤さんおすすめスライド
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  • 統計的機械学習入門 | 中川研究室

    導入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 最尤推定、MAP推定 データの性質 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 距離あるいは類似度 数学のおさらいpdf 行列の微分 線形代数学の役立つ公式 多次元正規分布 条件付き正規分布 Bayes推論pdf Bayseによる確率分布推定の考え方 多項分布、ディリクレ分布 事前分布としてのディリクレ分布の意味<\li> 正規分布と事後分布 指数型分布族 自然共役事前分布の最尤推定 線形回帰および識別pdf 線形回帰のモデル 正則化項の導入 L2正則化 L1正則化 正則化項のBayes的解釈 線形識別 2乗誤差最小化の線形識別の問題点 生成モデルを利用した識別 学習データと予測性能pdf 過学習 損失関数と Bias,Variance, Noise K-Nearest Neighbor法への応用 b

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