ビショップ本勉強会記録パターン認識と機械学習(上） 日時 内容 スライドのファイル 補足資料など 発表者 4月11日 第１章 序論 （導入部分） ml-shinnou-0411.pdf 新納 1.1 例：多項式曲線フィティング ml-sasaki-0411.pdf 佐々木 4月18日 1.2 確率論 (導入部分） ml-toyokawa-0418.pdf 豊川 4月25日 (4/18に準備なし、25日に変更) 1.2.1 確率密度 1.2.2 期待値と分散 ml-suzuki-0425.pdf 鈴木 4月18日 1.2.3 ベイズ確率 ml-matsumoto-0418.ppt 松本 4月25日 1.2.4 ガウス分布 ml-aihara-0425.pdf 相原 1.2.5 曲線フィティング再訪 ml-motegi-0425.pdf 茂木 1.2.6 ベイズ曲線フィティング ml-kubota-0425.ppt
