Rでガウス過程による分類を実装 - 遥かへのスピードランナー
PRMLの6.4.5〜6.4.6の範囲にあるガウス過程による分類をRで実装してみました。 ソースコード全文はgithubにアップしています。 http://github.com/thorikawa/prml/blob/master/gaussian_process_classify.R ここでは例として、(1,0),(2,0),(3,0)で1、(0,1),(0,2),(0,3)で0の値を取る訓練集合を用いています。 # Training data x=list(c(1,0),c(2,0), c(3,0), c(0,1), c(0,2), c(0,3)) t=c(1,1,1,0,0,0) training_data_num <- length(x) この訓練集合とカーネル関数をもとに予測分布を導出しています。 ガウス過程においては、訓練集合から予測分布を決める（ほぼ）唯一の要素はカーネル関数
PRML - 朱鷺の杜Wiki パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測
パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測† This is a support page for the Japanese edition of "Pattern Recognition and Machine Learning" authored by C. M. Bishop. 本書は，Christopher M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」の日本語版です．上下2巻の構成です． パターン認識や機械学習の各種のアルゴリズムや背後の考えについて，ベイズ理論の観点から解説した教科書です． 基礎的な線形モデルから，カーネルトリック，グラフィカルモデル，MCMCなどの発展的な話題までをバランス良く収録しています． 数式による形式的な記述だけにとどまらず，豊富なカラーの図による直観的な説明もなされています． 本
T-61.6020 Special Course in Computer and Information Science II
Course description The seminar course will provide a comprehensive introduction to the fields of pattern recognition and machine learning. The course is especially suitable for advanced undergraduates and PhD students who want to have (or refresh) a comprehensive and solid overview of these fields. Requirements for passing the course To pass the course, you must: Have a seminar presentation on a g
10701 Introduction to Machine Learning
10-701, Fall 2015 Eric Xing, Ziv Bar-Joseph School of Computer Science, Carnegie Mellon University Time: Tuesday and Thursday, 12:00-1:20pm Location: Wean 7500 Recitations: Tuesdays (EXCEPT 9/29): 7:00-8:00pm Hamerschlag Hall B103; 9/29: 5:30-6:30pm DH 1112 Thursdays: 4:30-5:30pm DH 1212 Links Grading and textbooks Instructors and TAs Lectures Recitations schedule Homework Course project Previous
STA 414/2104: Statistical Methods for Machine Learning and Data Mining
STA 414/2104: Statistical Methods for Machine Learning and Data Mining (Jan-Apr 2007) Instructor: Radford Neal, Office: SS6016A, Phone: (416) 978-4970, Email: radford@stat.utoronto.ca Office Hours: Thursdays 2:30 to 3:30, in SS 6016A. Lectures: Tuesdays, Thursdays, and Fridays, 1:10pm to 2:00pm, from January 9 to April 13, except February 20, 22, and 23 (Reading Week) and April 6 (Good Friday). Cl
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
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PRML読書会06で発表してきました - tsubosakaの日記
Photo Tourism: Microsoft Research, Interactive Visual Media Group
Machine Learning (CS 5350/CS 6350) - Spring 2008
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