BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは，そんな方々にヒントになるような内容になっていると
柔らかな情報処理のための統計的手法の応用に関する研究 A STUDY ON APPLICATIONS OF STATISTICAL METHODS TO FLEXIBLE INFORMATION PROCESSING
次へ: Synopsis 柔らかな情報処理のための統計的手法の応用に関する研究 A STUDY ON APPLICATIONS OF STATISTICAL METHODS TO FLEXIBLE INFORMATION PROCESSING 栗田 多喜夫 Takio KURITA visitors since Jul. 19, 2002. Synopsis 序論 多変量データ解析の理論 はじめに 記号と定義 数量化法の非線形への拡張 数量化１類とその非線形への拡張 数量化２類とその非線形への拡張 非線形の数量化２類と数量化３類の関係 交差係数行列の固有値問題 数量化４類との関係 距離について 多変量データ解析手法の非線形への拡張 非線形重回帰分析 非線形判別分析 非線形正準相関分析 線形近似としての線形データ解析手法 条件つき確率の線形近似 近似としての重回帰分析および数量化１類 近似
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
処理を実行中です
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
