「機械学習とは何ぞや」をゆるーく説明してみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月12日） こちらの記事がGoogle検索結果でかなり上位に来ているようですが、投稿から既に4年以上が経過しており内容としては非常に古いものになっております。よろしければ「機械学習」カテゴリの比較的新しい記事もご参照ください。 tjo.hatenablog.com もう、記事タイトル見たまんまです。そして、カテゴリ名見たまんまです。ぶっちゃけ、糞コードしか書けない僕が機械学習アルゴリズムのお手軽Python実装を目指して頑張るシリーズです。 どうして機械学習なのか 「データマイニング」について語る際に、「統計学」と並んでどうしても欠かせないもののひとつが「機械学習」。 ITデータサイエンス業界での、その重要性はとうてい語り尽くせません。どこからどこまでを機械学習と呼ぶかにもよりますが、例えば以下のバックエンドシステムや分析フレームワークはすべて機械学習のたまものと言って良
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サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt 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 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
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