今、ベイズ推論とMCMCを使いたい人のために：『岩波データサイエンス Vol. 1』のレビュー｜Colorless Green Ideas
「ベイズ推論とMCMCのフリーソフト」を特集している『岩波データサイエンス Vol. 1』の紹介。ベイズ推論とMCMCを実際に使うときに役立つ内容が載っている。 はじめに 2015年10月に『岩波データサイエンス』というデータサイエンスに関するシリーズが発刊された。このシリーズは、統計科学、機械学習、データマイニングなど、データを使った技術についての情報を提供することを目的にしたもので [1] 、おおよそ4ヶ月に1巻ずつ刊行され、とりあえずは6巻まで出されるとのことである [2] 。体裁としては、ムック、すなわち雑誌と書籍の中間的なものとなっている。基本的には各巻ごとに特集が定められており、各巻ごとが独立した内容になっている [3] 。 シリーズの1巻目となる『岩波データサイエンス Vol.1』は、「ベイズ推論とMCMCのフリーソフト」を特集している。この特集は、今、実際にベイズ推論とMC
KDD Cup 2016 Call for Proposals
We invite organization proposals for KDD Cup 2016. Starting from 1997, KDD Cup has been the most prestigious annual data mining competition held in conjunction with the ACM SIGKDD conference on Knowledge Discovery and Data Mining. KDD2016 will be held in San Francisco from Aug 13th to Aug 18th, 2016. The competition is anticipated to last for 2~4 months, and the winner is supposed to be notified b
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
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