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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ルール 随時更新 ある程度触っているか興味があって、かつ書きやすいものだけ 原則としてサポート中のものと可能な限りその1つ前のもののみ記載 RTM(Release To Manufacturing: 量産開始)とGA(General Availability: 一般公開)が共に設定されている場合はGAをリリース日とする リリース日は資料によってまちまちなことがあるので、その場合一番信頼性の高そうなものをソースにしている 存在する場合、メーリングリストへの通知メールの日付を正としている。これはサポート終了日(End Of Life: EO
【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
startup-dating.com - startup dating リソースおよび情報
This webpage was generated by the domain owner using Sedo Domain Parking. Disclaimer: Sedo maintains no relationship with third party advertisers. Reference to any specific service or trade mark is not controlled by Sedo nor does it constitute or imply its association, endorsement or recommendation.
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Qiita