パターン認識と機械学習（PRML）まとめ - 人工知能に関する断創録
2010年は、パターン認識と機械学習（PRML）を読破して、機械学習の基礎理論とさまざまなアルゴリズムを身につけるという目標（2010/1/1）をたてています。もうすでに2010年も半分以上過ぎてしまいましたが、ここらでまとめたページを作っておこうと思います。ただ漫然と読んでると理解できてるかいまいち不安なので、Python（2006/12/10）というプログラミング言語で例を実装しながら読み進めています。Pythonの数値計算ライブラリScipy、Numpyとグラフ描画ライブラリのmatplotlibを主に使ってコーディングしています。実用的なコードでないかもしれませんが、ご参考まで。 PRMLのPython実装 PRML読書中（2010/3/26） 多項式曲線フィッティング（2010/3/27） 最尤推定、MAP推定、ベイズ推定（2010/4/4） 分類における最小二乗（2010/4/
VOYAGE GROUP エンジニアブログ : 新人エンジニアに薦める1冊
2014年04月30日16:40 カテゴリ育成 新人エンジニアに薦める1冊 巷では「新人エンジニアに勧める一冊」が流行ったらしいのでVOYAGE GROUPでも聞いてみました。 ▼1つだけ選ぶなら！ 書籍名薦めた人理由いいねした人 計算機プログラムの構造と解釈 @suzu_v 全人類が読むべき @ajiyoshi @makoga @brtriver @hagino3000 体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方 @ajiyoshi 体系的に安全なWebアプリケーションの作り方を学べるから @suzu_v @makoga @brtriver Webを支える技術 ── HTTP，URI，HTML，そしてREST @brtriver 基礎だけどとても大事なことが学べる @suzu_v @makoga 情熱プログラマー ソフトウェア開発者の幸せな生き方 @_zoo 研鑽の大切さがわかる
Affinity Propagation によるクラスタリング - nojimaの日記
Affinity Propagation というクラスタリングのアルゴリズムがあるらしいので調べてみた． Affinity Propagation は，同じクラスタリングのアルゴリズムである k-means と比較すると次のようなメリットがある． 予めクラスタ数を決めておく必要がない．アルゴリズムが自動的にクラスタ数を決定する． 初期値依存性がない．k-means は，クラスタの中心点の初期値の選び方によって結果が変わる． 類似度 s(i,j) の制約が緩い．s(i,j) は，対称でなくてもいいし，三角不等式をみたしてなくてもよい．k-means は，可測であることを仮定している． Affinity Propagation は，k-means と同じく，漸化式を反復計算していくアルゴリズムで，計算時間は，データ点の数をN，反復回数をTとして O(TN^2) となる．ただし，類似度 s(i,
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
