katryoのブックマーク / 2013年6月26日

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2013年6月26日のブックマーク (3件)

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katryo 2013/06/26
パターン認識と機械学習の予習にまずこれやる

機械学習
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Python 3 Support — Flask Documentation (0.13-dev)
Warning: This is the documentation for the development version of Flask Python 3 Support� Flask, its dependencies, and most Flask extensions support Python 3. You should start using Python 3 for your next project, but there are a few things to be aware of. You need to use Python 3.3 or higher. 3.2 and older are not supported. You should use the latest versions of all Flask-related packages. Flask
katryo 2013/06/26
いつのまにかFlaskがPython3.3に対応してた

Python

Flask

Python3
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最尤推定、MAP推定、ベイズ推定 - 人工知能に関する断創録
1.2.5 曲線フィッティング再訪 1.2.6 ベイズ曲線フィッティングのところを実装してみます。前回は、最小二乗法で曲線フィッティングをしたけど、ベイズ的な方法で解こうって話のようです。この2つの節では、最尤推定最大事後確率（MAP）推定ベイズ推定という3つのパラメータ推定方法が曲線フィッティングという具体例で説明されてます。他の教科書では抽象的に定式化されていて違いがよくわからなかったけど、この章では曲線フィッティングという具体例に基づいて説明されているのでわかりやすいと感じました。最尤推定まず、最尤推定のプログラムです。実は、最尤推定で対数尤度（1.62）を最大化することは、最小二乗法の二乗和誤差関数E(w)の最小化と等価なのでwの求め方は最小二乗法（2010/3/27）とまったく同じです。最尤推定では、目標値tの予測分布を求めるためもう1個予測分布の精度パラメータ（
katryo 2013/06/26
機械学習

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