プライバシ保護データマイニング (PPDM)
プライバシ保護データマイニング (PPDM) 東京大学 中川裕志 2002年くらいから伸びてきた分野です。最近は機械学習、 データ工学系の学会で相当数の論文が発表されています。 こういうご時勢ですから、ひょっとすると重要な技術要素 になるかもしれません。 個人情報保護が叫ばれる 複数の企業、組織が協力しないと日本は どんどん遅れていく PPDMの基礎概念 ２種類のＰＰＤＭ 摂動法 データベースに雑音を加え、利用者がデータベースに質 問しても真のデータベースの内容が利用者には取得でき ないようにする プライベートな情報は漏れないようにしたいが、一方で できるだけ正確なデータマイニング結果も得たい！ 暗号法 データ保持者をパーティと呼ぶ。複数のパーティが自分 のデータは公開鍵暗号で暗号化する。当然、他のパー ティには自分のデータは知られない。暗号化したまま何 らかの計算を
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
統計的機械学習(Hiroshi Nakagawa)
統計的機械学習 (under construction) 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 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 指数型分布族、自然共役 正規分布(条件付き、および事前分布) 評価方法ppt pdf 順位なし結果の評価(再現率、精度、適合率、F値) 順位付き結果の評価 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 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 モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアルゴリズム 変分ベイズ法 Expecta
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