ベイズ理論 - yasuhisa's blog
同時確率、条件付き確率からベイジアンアップデートまで。パラメトリック、ノンパラメトリック(データサイズが増えるにつれて、パラメータ数が対数オーダーで増える)のところは初めてだとたぶんわけわからないところで、ちょっと前で説明してみたけど、若干でしゃばりすぎた気がする。どうするべきかちょっと迷うところではある。難しい。 ベイジアンな考え方は、自分もちゃんと理解するまで3ヶ月はかかったので(パラメータの事前分布ってなんですか!!とか)、今日初めてという人はたぶんわけわからなかったかもなーと(宗教なので、最初は受け入れ難いものなんですよ、きっと)。コインの例のやつは、自分も最初よく分からなかったので、Rで事後分布がupdateされていく様子とかをRで書いたりしていました。 ベイズの事後分布と事後予測分布を出してみた - Seeking for my unique color. FSNLPの例は分か
紫ログ:GaucheでR風に行列演算を記述する - livedoor Blog（ブログ）
【C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会の情報はこちら】 行列に関する操作は、R をマスターする基本です。関連する Tips を脈絡なくできるだけ集めたいと思います。お気づきの正統派・裏技テクニックをお寄せください。一部重複はむしろ好ましいと思います。 PRMLに出てくるアルゴリズムを実装するには行列演算が書きやすくないと辛いので、Rの記法を参考にしながら試行錯誤中。 夢見ている書式仕様 matrix(): 要素ベクトルを与えて行列を作る： matrix(1:12, nrow=3, ncol=4) → (%matrix (iota 12 1) :nrow 3 :ncol 4) → (%matrix (%: 1 12) :nrow 3 :ncol 4) matrix(1:12, nrow=3) # 自動的に ncol=4 とされる → (%matrix (%: 1 1
情報と通信のハイパーテキスト
Home 「情報と通信のハイパーテキスト」 は下記へ移動しました。 http://www.mnc.toho-u.ac.jp/v-lab/
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
机上の空論:[メモ] サポートベクターマシン(SVM)
サポートベクターマシン(以下 SVM) とは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師ありクラスタリング SVM の基本的な考え方 ・元々2クラスの線形分離手法として提案される ・単層パーセプトロンに似ているが、SVM はマージン最大化という手法をとっているのがポイント。 ・マージン最大化とは、超平面と学習データの隙間となるマージンをなるべく大きく取ろうというもの。 (ここでいう超平面とは、2つのクラスにぶった切る平面のこと) ・ちなみに超平面と、ちょうどマージンの分だけ離れている学習データをサポートベクトルという。 ・このマージン最大化という考えを取り入れることによって、テストデータの識別精度を高めている。 SVM の発展 ・線形分離不可能な問題への対応 - ソフトマージン(学習データが多少マージンにくい込んだり、反するクラスの空間にくい込んだりしても許す)で対応
ベイジアンフィルタについて
最近話題のベイズ理論を用いたフィルタについて整理してみました．まず，ベ イズ理論が注目され始めたというニュースを最初にみたのが，ＭＳも注目する “ベイズ”って何だ(oricom.co.jp)でした． このときは対して気にもとめていませんでしたが，再度興味をそそられ出した のが，グーグル、インテル、MSが注目するベイズ理論(CNET)のニュース． MSだけならまだしも，Googleが，というのが自分的には大きかったです．しか し，このニュースだけでは，この技術が具体的にどのように採用されるのか， 特に検索エンジンのような大規模なものに適用可能かどうかは大きな疑問でし た． そもそも，このベイズ理論がどこに聞いてくるのかということを考えるとその 疑問は自然だと思います．ベイズ理論（ベイズ推定）は，過去に起きた事象の 確率を利用して未来を予測する手法です．そのため，直感的にはユーザごとの 最適化
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