Pythonによるモンテカルロ法入門 - 人工知能に関する断創録
PRMLの11章で出てくるマルコフ連鎖モンテカルロ法（Markov chain Monte Carlo methods: MCMC）。ベイズでは必須と呼ばれる手法だけれどいまいち理屈もありがたみもよくわからなくて読み飛ばしていました。 最近、ボルツマンマシンを勉強していて、ベイズと関係ないのにマルコフ連鎖やらギブスサンプラーやらが出てきて本格的にわからなくなってきたのでここらで気合を入れて勉強し直すことにしました。 参考にした書籍は「Rによるモンテカルロ法入門」です。PRMLと同じく黄色い本なので難易度が高そう・・・この本はR言語を使って説明がされていますが、それをPythonで実装しなおしてみようかなーと計画中。numpy、scipyの知らなかった機能をたくさん使うので勉強になりそう。 ただRにしかないパッケージを使われると途中で挫折する可能性が高い・・・あと内容が難しすぎて途中で挫折す
Advanced Theory of Artificial Intelligence II Lecture Note
人工知能続論 講義内容 Lecture Note [受講者の理解度に関する調査] 各項目の最後に ついている(○: 29, △: 41, ×:7, ave: 2.3) のようなリストは，各項目に関する受講者の理解度のアンケート調査の結果である． このアンケートは毎回の講義で記憶が新鮮なうちに教室でとっている．アンケー トにはコメント記入欄があり，その一部はFAQにフィー ドバックされている． ○は「よく分かった」，△は「だいたい分かった」，×は「よく分からない」 の意味で，コロンの後ろの数字はそれに対応する受講者数である．また，"ave" は○を3点，△を2点，×を1点とした場合のクラス全体の平均点である． 講義内容，講義方法，受講者の予習復習を含めて，ave の値が2点以上にな るよう(教員も含めて)全員で努力することが望ましいと思う． (Lecture #1) イントロダクション (I
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人工知能のやさしい説明「What's AI」
