機械学習の勉強をしてみた時のまとめ - さくらんぼのlambda日記ちょっと一念発起して機械学習とか統計の勉強をしてみたのでその時の勉強に使った本とか の記録です。 とりあえずこの勉強で以下のような状態には辿りつけました 統計の基礎の把握 平均、分散、標本平均、標本分散などの理解 回帰分析の基本を理解 主成分分析 機械学習の基本的な概念は把握している PRMLを読んで大体やってることは分かる程度の知識 簡単な識別器の動作原理の把握(パーセプトロン、ナイーブベイズなど) クラスタリング手法の把握(階層的クラスタリング,分割最適化クラスタリング) 自然言語処理の基礎把握(N-gram,TF-IDFなどの文書の素性) これから勉強するものとしては以下のものが残っているような状態です SVMの動作原理 単語の品詞分類など 協調フィルタリング手法 などなどです。 まだ知りたいことは大量にあるので適宜勉強していきます。 モチベーション そもそもなんで勉強するのか？ 最
