福水健次のホームページ
福水 健次 English / Japanese 福水 健次 統計数理研究所 数理・推論研究系 教授 統計的機械学習センター センター長 （兼）総合研究大学院大学 複合科学研究科統計科学専攻 教授 190-8562 東京都立川市緑町10-3 E-mail: 'fukumizu' ATT 'ism' DOTT 'ac' DOTT jp 居室： D606，アクセス 2020 Feb. 17-19 Workshop on Functional Inference and Machine Intelligence (FIMI) will be held at EURECOM, Sophia Antipolis, France. Co-organized by EURECOM and ISM. 統計数理研究所・共同利用研究・研究集会 「統計的機械学習の新展開」 2020. 1. 30-31. Cau
UMAP 論文を読む - Qiita
この記事は 機械学習の数理 Advent Calendar 2018 の 11 日目のための記事です. 間に合いましたか? この記事について McInnes らによる "Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)" を読み, その解説を試みます. UMAP は t-SNE のようにデータの次元削減とその可視化を提供する手法です. t-SNE よりも可視化の結果がより良く見える (同じクラスタはよりまとまっている) ことや, データを fuzzy topology というこれまで使われてこなかったけど数学的裏付けがあってイケてる方法で表現したぜ！ と言ってる点が目を引き, 読んでみようと思ったのですが, 圏論の言葉で書かれており読むのに苦労していたら12月になっていました. 機械学習界隈で圏論に馴染みがあることを仮定するのは無理が
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