機械学習を初めて勉強する人におすすめの入門書 - old school magic
概要 私が機械学習の勉強を始めた頃、何から手を付ければ良いのかよく分からず、とても悩んだ覚えがあります。同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、自分が勉強していった方法を記事にしたいと思います。 目標としては、機械学習全般について、コンパクトなイメージを持てるようになることです。 そのためにも、簡単な本から始めて、少しずつ難しい本に挑戦して行きましょう。 入門書 何はともあれ、まずは機械学習のイメージを掴むことが大切です。 最初の一冊には、フリーソフトでつくる音声認識システムがおすすめします。 フリーソフトでつくる音声認識システム - パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/17メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (38件) を見るレビュー :
2014 - CVPR Tutorial on Deep Learning for Vision - Object Detection
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Gmail優先トレイ論文メモ - kisa12012の日記
元論文 “The Learning Behind Gmail Priority Inbox”, Douglas Aberdeen, Ondrey Pacovsky, Andrew Slater, LCCC : NIPS 2010 Workshop on Learning on Cores, Clusters and Clouds. http://research.google.com/pubs/archive/36955.pdf Gmail Priority InboxにはPAが利用されていると話題になっているので，読んでみました． 簡単にまとめ PA + transfer learning + logistic model ランキング学習では，thresholdが非常に重要な働きを持つ Gmail Priority Inboxはあなたのメール処理の時間を6%短縮してくれます 1.The
機械学習 × MapReduce - ny23の日記
個人的な興味というより，雑用絡みで眺めた論文の紹介．機械学習アルゴリズムを並列分散化するという話が最近流行っているようだ．全然網羅的ではないけど，誰かの役に立つかも知れないので，幾つかメモしておく．まず古典的にはこれ， Map-reduce for machine learning on multicore (NIPS 2006) 古典的な機械学習アルゴリズム（バッチ学習）の多くは，Statistical Query Model で記述できて，それらは summation form で記述できる (から，MapReduce で並列化できる)．実装は Mahout．ただ最近は，バッチアルゴリズムで解ける問題には多くの場合対応するオンラインアルゴリズムが提案されていて，バッチアルゴリズムを並列化することのメリットはあまり無い．オンラインアルゴリズムだとパラメタが連続的に更新されるので，MapR
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