線形回帰および識別
オンライン学習 オンライン（あるいは逐次）学習とは データを１つづつ読み込んで、それまでの学習結果 を更新する。 2つの利用局面 1. データ全体は保持しているが、学習を1データ毎に行う 2. データが１こずつ時系列としてやってくる この場合はストリームという。 データ全体をメモリの乗せなくてよいのでマシンに必 要なメモリ少、あるいはメモリに乗りきらないほど大 きなデータから学習可能 1個のデータからの学習（これを1ラウンドという）だけ なら高速 オンライン学習の定式化 以下1,2,3を時刻 t=1,2,…,Tで繰り返す 1. 時刻tにおいて、仮説ht、入力データxt 、正しい結果 データytが与えられる。 2. 仮説ht による結果ht (xt)を計算し、その後でytとの 比較を損失関数lによって行う。つまりl(ht ,(xt , yt )) を計算 3. 損失関数lの値に応じて
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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