機械学習の理論と実践SACSIS2013でのチュートリアル講演資料です。機械学習の導入：背景、手法、理論、応用）、実践：オンライン学習+線形分類で実際作ってみる、使う際の課題、発展：分散+リアルタイムでの機械学習（Jubatus）、深層学習（Deep Neural Net）についてまとめましたRead less
カルマンフィルター - Wikipedia
カルマンフィルター (英: Kalman filter) は、誤差のある観測値を用いて、ある動的システムの状態を推定あるいは制御するための、無限インパルス応答フィルターの一種である。 カルマンフィルターは、 離散的な誤差のある観測から、時々刻々と時間変化する量（例えばある物体の位置と速度）を推定するために用いられる。レーダーやコンピュータビジョンなど、工学分野で広く用いられる。例えば、カーナビゲーションでは、機器内蔵の加速度計や人工衛星からの誤差のある情報を統合して、時々刻々変化する自動車の位置を推定するのに応用されている。カルマンフィルターは、目標物の時間変化を支配する法則を活用して、目標物の位置を現在（フィルター）、未来（予測）、過去（内挿あるいは平滑化）に推定することができる。 カルマンフィルターは時間領域において、連続時間線形動的システム、もしくは離散化された離散時間線型動的システ
東京工業大学 杉山研究室
機械学習の基礎理論の構築と実用的なアルゴリズムの開発， 及び，機械学習技術の実問題への応用研究を行っています． 新着情報 2008年11月 8日: 研究室同窓会を行います． 2008年10月 稲吉 一馬（学士課程）が杉山研に加わりました． MIT Pressから書籍Dataset Shift in Machine Learningが出版されました． 29-31日: 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2008)を仙台にて開催します． 2008年9月 密度比推定に関する論文がNIPS2008に採録されました． マイクロアレイデータ解析に関する論文がAPBC2009，および，BMC Bioinformaticsに採録されました． 外れ値検出に関する論文がICDM2008に採録されました． 我々の研究提案がJFE21世紀財団に採択されました． 非類似度ブースティングに関する論文がNeura
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