初めての機械学習理論 - Y's note
はじめての機械学習 作者: 小高知宏出版社/メーカー: オーム社発売日: 2011/04/22メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 6人 クリック: 99回この商品を含むブログ (9件) を見る はじめての機械学習 はじめての機械学習という本を読んで学んだことをまとめます。自分で理解した言葉としてまとめています。原文とは異なる可能性があります。またその他自分で勉強した内容についても紹介します。 機械学習とは パラメータ調整による学習 帰納的学習 教示的学習 進化的手法による規則学習 ニューラルネット 機械学習ライブラリ その他用語 機械学習とは 「生物」以外の「機械」が学習を行う事。 過去のデータやとある局面のデータを学習して新たな局面に当てはまる有効な知識構成を「汎化」と呼ぶ。 機械学習はゲーム研究での適用が始まりで、人口知能と人間の対戦だった。 評価関数の評価値が高くなるようなパラ
「Machine Learning for hackers」読了 - makotoiの日記:from London
Machine Learning for Hackersposted with amazlet at 12.06.06Drew Conway John Myles White Oreilly & Associates Inc 売り上げランキング: 543 Amazon.co.jp で詳細を見る Bit.lyのチーフサイエンティストの人もカンファレンスで推薦していた本だったのでバケーションやロングウィークエンドを利用して１０日ほどで一気読みしました。 この本の良いところは全てのコードサンプルがRで提供されている点。他のマシーンラーニング系の本はPythonなどのスクリプト言語と併用している場合が多いのでRに興味がある人は「Pythonまで勉強するのはめんどくさい」 と思ってしまうので良いかもしれません。あとRの知識も統計学の知識も特に前提としていないので、そういう話題（例えば行列計算など）に
【PRML同人誌】パターン認識と機械学習の学習－ベイズ理論に挫折しないための数学（光成 滋生 著）
第1章 「序論」のための確率用語 第2章 「確率分布」のための数学 第3章 「線形回帰モデル」のための数学 第4章 「線形識別モデル」のための数学 第9章 「混合モデルと EM」の数式の補足 第10章「近似推論法」の数式の補足 第11章「サンプリング法」のための物理学 ■まえがき サイボウズ・ラボでは「言語処理に必要そうな機械学習の基礎知識を身につける」という目標のもと，2011年の2月から11月にかけて当時シュプリンガー・ジャパン（現在は丸善）から出版されていた「パターン認識と機械学習」（PRML）を輪読する社内読書会をやっていました． 「あの本」を10ヶ月足らずで一通り（すべての章ではありませんが）読みきったと言えば，そのスパルタな様子が想像つくのではないでしょうか．しかも，専門の学生ではない社会人が仕事の合間に！ 当然スムーズに読み進めるはずもなく，いろんなところでつまずくことになり
PRML副読本「パターン認識と機械学習の学習」を出版します | TAKESAKO @ Yet another Cybozu Labs
2010年～2011年に社内で開催した機械学習勉強会の『パターン認識と機械学習』読書会で、光成さんが素晴らしいアンチョコを作ってくれました。PDFファイルは既にgithub 上で公開されていますが、このまま埋もれさせておくのはもったいないということで、暗黒通信団の同人誌として正式に出版されることが決まりました。 ※ 表紙のデザインは今後変更される可能性があります。 目次は以下の通りです。 第 1 章 「序論」のための確率用語 1.1 確率変数は変数なのか.............................. 7 1.1.1 確率空間(Ω, F, P)............................. 7 1.1.2 σ 加法族..................................... 8 1.1.3 確率変数X..........
これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei
最近では企業における機械学習の認知度も高まっていてエンジニアの求人募集でも「望ましいスキル：機械学習」というのをよく見かける。特にweb系の企業だと当たり前のように機械学習を活用した魅力的なサービスが生み出されているようだ。 そんなわけで先日書いた機械学習の入門記事もそれなりに好評で末尾の教科書リストも結構参考にしていただいた様子。ということで、これから機械学習をはじめる人のためにオススメの教科書を10冊ほどピックアップしてみた。 幸いにして機械学習の分野には良書が多い。5年前はナイーブベイズすら知らなかった私も、これらの教科書のおかげでなんとか機械学習を使えるようになりました！(個人の体験談です。効果には個人差があります) 参考: 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei 最初に既存の機械学習の教科書まとめを挙げておくの
Machine Learning in Action
Machine Learning in Action is unique book that blends the foundational theories of machine learning with the practical realities of building tools for everyday data analysis. You'll use the flexible Python programming language to build programs that implement algorithms for data classification, forecasting, recommendations, and higher-level features like summarization and simplification. about the
PRML - 朱鷺の杜Wiki パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測
パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測† This is a support page for the Japanese edition of "Pattern Recognition and Machine Learning" authored by C. M. Bishop. 本書は，Christopher M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」の日本語版です．上下2巻の構成です． パターン認識や機械学習の各種のアルゴリズムや背後の考えについて，ベイズ理論の観点から解説した教科書です． 基礎的な線形モデルから，カーネルトリック，グラフィカルモデル，MCMCなどの発展的な話題までをバランス良く収録しています． 数式による形式的な記述だけにとどまらず，豊富なカラーの図による直観的な説明もなされています． 本
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サポートベクターマシン入門
Amazon.co.jp: パターン認識と機械学習 下 - ベイズ理論による統計的予測: C. M. ビショップ (著), 元田浩 (翻訳), 栗田多喜夫 (翻訳), 樋口知之 (翻訳), 松本裕治 (翻訳), 村田昇 (翻訳): 本
Amazon.co.jp: パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測: C. M. ビショップ (著), 元田浩 (翻訳), 栗田多喜夫 (翻訳), 樋口知之 (翻訳), 松本裕治 (翻訳), 村田昇 (翻訳): 本
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