Statistical Machine Learning Lectures
Statistical Machine Learning from Data prepared by Samy Bengio, IDIAP This series of lectures were given at EPFL during the winter 2005-2006 session, in the I&C Computer, Communication and Information Sciences Doctoral Program EPFL name: IC-49 Schedule: every Wednesday from 9:15 to 12:00, starting October 26, 2005 Local: INF119 Assistant: Mikaela Keller (email) Mailing list: ic49 at idiap dot ch C
コンピュータビジョン特論
コンピュータビジョン特論(Advanced Computer Vision)月曜2時限 担当教員 呉海元 教授・加藤丈和 講師 授業の概要 コンピュータを用いて、入力された画像を扱うための、基礎知識を修得する。まず、画像の特徴抽出と記述 の手法を学ぶ。次に，カメラを用いた3次元計測や認識の基礎を学び、それぞれの原理と手法の有効性や制約をコンピュータビジョンなどの関連分野での最新動向と共に紹介する。 授業の位置づけ コンピュータビジョンにおける画像処理や理解の技術について、基礎理論と最近の研究動向を学ぶ。 ガイダンス・画像処理、認識、理解研究の歴史と現状（加藤） デジタル画像の扱い・OpenCVの使い方（加藤） OpenCVの入手方法、インストール方法、リファレンス 画像特徴（点、直線、領域）の検出と識別−1 画像特徴（点、直線、領域）の検出と識別−2 画像特徴（点、直線、領域）の検出と識別
K-means法によるクラスタリングのスマートな初期値選択を行うK-means++ - kaisehのブログ
K-means法は、入力データからK個のランダムな個体を初期クラスタの中心として選択し、以降、クラスタの重心を移動させるステップを繰り返すことでクラスタリングを行う非階層的手法です。K-means法はシンプルで高速ですが、初期値依存が大きいのが弱点で、不適切な初期値選択をすると間違った解に収束してしまいます。 以下は、Introduction to Information Retrievalの16章に出てくる例です。 {d1, d2, ..., d6}をK=2でクラスタリングする場合、{{d1, d2, d4, d5}, {d3, d6}}が大域最適解ですが、初期クラスタの中心をd2, d5で与えると、{{d1, d2, d3}, {d4, d5, d6}}という誤った解に収束してしまいます。 この問題を改善するK-means++という手法を見つけたので、試してみました。 K-means+
書評：理工系のための トポロジー・圏論・微分幾何 - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
この本、圏論を主題としたものではないのですが、タイトルに「圏論」が含まれる日本語の書籍は他にマックレーンの本（The Book）しかないような状況ですから、読んでみる価値はありそう、と購入。 これ、一般書籍ではなくて雑誌の別冊なのでISBNは付いていません。 http://www.saiensu.co.jp/magazine-htm/spsk-200612.htm 臨時別冊・数理科学 SGCライブラリ 52 理工系のための トポロジー・圏論・微分幾何 ― 双対性の視点から ― 定価1980円（本体価格1886円＋税） 谷村 省吾著 著者・谷村省吾さんは物理学者で、趣旨としては、物理の基礎知識として「トポロジー・圏論・微分幾何」を解説するというものでしょう。サブタイトルは「双対性の視点から」 -- 実際、双対性への言及が頻繁に登場します。（それでも双対性ってよくわからん、って気もするが。）
『森林と編集（１） 針葉樹と広葉樹の違い』
私は長いこと編集の仕事に就いているが、こんなに飽きのこない面白い仕事はないと思う。なぜかというと、それは尽きない好奇心を満足させることができること、それに結構スリリングだからである。 その編集の仕事を森林・林業のテーマで行うと、面白さは倍加する。森林・林業・そして木材という世界は、とにかく幅が広く深いのだ。それに私が、森林、林業についてまったくの無知だったために、何もかもが新鮮に感じられたと言うこともあると思う。 そこで、これからのシリーズでは、『森林と編集』というタイトルで、自然音痴の私が出会ったエピソードを紹介しよう。 まず、あなたへ質問。 「針葉樹と広葉樹を描き分けられますか？ざっとでいいですから、描いてみてくれませんか」 すると、あなたはどうするだろう。 きっと、針のような細長い葉っぱと、広い丸い形をした葉っぱを描くに違いない。 しかし、 「葉っぱではなくて、木の姿なんですよ。針葉
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