Amazon.co.jp: パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測: C. M. ビショップ (著), 元田浩 (翻訳), 栗田多喜夫 (翻訳), 樋口知之 (翻訳), 松本裕治 (翻訳), 村田昇 (翻訳): 本
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
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification) - シリコンの谷のゾンビ
SVMツールで有名なLIBSVMの作者らがまとめた "A Practical Guide to Support Vector Classification" という良資料[1]の日本語解説資料をまとめてみたので公開． SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification) View more presentations from sleepy_yoshi 元資料はこちら 本資料作成のきっかけは，まわりの人に「SVMとかいう手法使ったんだけど，機械学習よくわからなくてさ」という感じで相談を受けて「カーネルは何使ってるの?」「素性のスケーリングはした?」「Cパラメータは調整した?」というようなことを聞くのだけれど，「???」というやりとりにうんざりしたから． その都度，Cパラメータというものがありまして〜，カーネルというものが
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
