2015年のAdvent Calendar一覧 - QiitaQiita Advent Calendarとは、クリスマスまでの日数をカウントダウンするアドベントカレンダーの習慣にもとづいて毎年12月1日から25日までの期間限定で展開される記事投稿イベントです。毎年、Qiitaとクリスマスを最高に盛り上げる一大イベントとなっております。興味のあるトピックのカレンダーに参加し、この年末を最高に盛り上がる年末にしていきましょう🎉豪華景品がもらえるスポンサーカレンダーもありますので、ぜひ奮ってご参加ください🎄
各OSのリリース日とサポート終了日を表にまとめてみた - Qiita
メジャーリリースは過去3年半に1度程度の間隔だったが、7から8の間は約5年だった ポイントリリースは6か月強に1度だったが最近長め 7まではサポート期間は以下に分かれていた Full Support Phase：かつては運用フェーズ1（Production 1 Phase）と呼ばれていた。新しいハードウェアへの対応、機能拡張、バグフィックス、セキュリティフィックスが行われる。目安としてリリース日から5年半 Maintenance Support 1 Phase：かつては運用フェーズ2（Production 2 Phase）と呼ばれていた。新しいハードウェアへの限定的な対応、バグフィックス、セキュリティフィックスが行われる。目安として運用フェーズ1終了から1年 Maintenance Support 2 Phase：かつては運用フェーズ3（Production 3 Phase）と呼ばれていた
【ディープラーニング】ChainerでAutoencoderを試して結果を可視化してみる。 - Qiita
ChainerでAutoencoderを試してみる記事です。前回の記事、「【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。」の続きとなります。ディープラーニングの事前学習にも使われる技術ですね。 本記事で使用したコードはコチラから取得できます。 1.最初に AutoencoderとはAuto(自己) encode(符号化)er(器)で、データを2層のニューラルネットに通して、自分自身のデータと一致する出力がされるようパラメーターを学習させるものです。データだけあれば良いので、分類的には教師なし学習になります。 学習フェーズ こんなことをして何が嬉しいのかというと、 入力に合わせたパラメーター$w_{ji}$を設定できる。（入力データの特徴を抽出できる） その入力に合わせたパラメーターを使うことでディープなニューラルネットでの学習を可能にする（ランダム値
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Rでガウス分布の平均・精度パラメータを逐次ベイズ推定 - Qiita
PRML 2.3.6に記載の通り、ガウス分布に従う観測値xが与えられたとき、そのガウス分布の平均・精度パラメータの共役事前分布を用いて、xの観測毎に事後分布のパラメータを逐次求めます。 以下のベイズ推定をそれぞれ行います。 xの精度が既知として、共役事前分布としてガウス分布p(u)=N(u|nu,nv)を用いて、xの平均パラメータの事後分布を求めます。 xの平均が既知として、共役事前分布としてガンマ分布p(λ)=Gam(λ|ga,gb)を用いて、xの精度パラメータの事後分布を求めます。 xの平均と精度が未知として、共役事前分布としてガウス-ガンマ分布（正規-ガンマ分布）p(u,λ)=N(u|ngu,(ngbeta*λ)^(-1))Gam(λ|nga,ngb)を用いて、xの平均・精度パラメータの同時事後分布を求めます。 xのプロットに重ねて、以下を示します。 xの精度が既知として、xの平均パ
Rで条件付き分布の計算とベイジアンネットワークの描画 - Qiita
PRML演習8.3の通り、与えられた2値変数a,b,cの同時分布から、aとbが独立でなく、cのもとで条件付き独立であることを確認し、p(a,b,c)=p(a,b|c)p(c)=p(a|c)p(b|c)p(c)に対応するベイジアンネットワークを描画します。また、演習8.4の通り、同時分布がp(a,b,c)=p(a)p(c|a)p(b|c)とも因数分解できることを確認し、対応するベイジアンネットワークを描画します。 a b p(a,b) p(a)p(b) p(a,b|c=0) p(a|c=0)p(b|c=0) p(a,b|c=1) p(a|c=1)p(b|c=1) 1 0 0 0.336 0.3552 0.4 0.4 0.2769231 0.2769231 2 0 1 0.264 0.2448 0.1 0.1 0.4153846 0.4153846 3 1 0 0.256 0.2368 0.4
Machine Learningのカレンダー | Advent Calendar 2012 - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2012とは パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関するアドベント・カレンダーです。 当初PRML Advent Calendarとして立てたのですが、PRMLは敷居が高すぎるのかネタだと思われてるのか皆ROMる気満々で執筆側に誰も回ってくれる気配がなかったので、対象を機械学習全般にしてみました。URLが変更になりすみません。 参加方法 とりあえず参加登録をポチる 自分の担当の日に機械学習に関するちょっとした記事を書く みんなで読む 記事内容は、パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関する事でしたら何でもOKです。テーマに沿っていれば分量は問いません。 （PRMLの読んだ箇所のまとめ、実装してみた、論文紹介、数式展開、etc.） 皆さんのご参加をお
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