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Hadoop User Group, San Francisco, Dec 10 2014. Video: http://new.livestream.com/accounts/10932136/events/3649553 (starting at 48 minutes) Deep Learning has been dominating recent machine learning competitions with better predictions. Unlike the neural networks of the past, modern Deep Learning methods have cracked the code for training stability and generalization. Deep Learning is not only the le
教科書は東京大学 工学教程 情報工学の「機械学習」です。現在は試作版を使っていますが、来年度までには市販版を刊行する予定です。 導入pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計と例題(機械翻訳など) 教師あり学習と教師なし学習 識別モデルと生成モデル 最尤推定、MAP推定 データの性質と表現 Bayes推論pdf Bayesによる確率分布推定の考え方 多項分布、ディリクレ分布 事前分布としてのディリクレ分布の意味 1次元正規分布と事後分布 多次元正規分布 条件付き正規分布 指数型分布族 自然共役事前分布の最尤推定 線形回帰および識別pdf 線形回帰のモデル 正則化項の導入 L2正則化 L1正則化 正則化項のBayes的解釈 線形識別 2乗誤差最小化の線形識別の問題点 生成モデルを利用した識別 学習データと予測性能pdf 過学習 損失関数と Bias,Variance, Noise K-Ne
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 本日はhyperoptと呼ばれるライブラリを紹介したいと思います。 KaggleのForamで時々あがっていたので、気になっていました。 Hyperoptについて What is Hyperopt? hyperoptはTree-structured Parzen Estimator Approach(TPE)やRandomSearchを使って、最適化を行うライブラリです。 しかし、掲載論文を読む時間がないので、最適化の方法はともかく、 このライブラリは最小化するパラメータの推定を行ってくれます。 (他のもできるかもしれませんが、今回は調べていません。) Hyperoptについて、Scipy2013で発表をしているようです。興味が有る人は以下のビデオもどうぞ。 www.youtube.com Install sudo pip install h
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