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Dimensionality reduction with t-SNE(Rtsne) and UMAP(uwot) using R packages.
深層学習(Deep Learning)とベイズ的最適化(Bayesian Optimization)による医用画像読影支援の試み
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Big Data時代の大規模ベイズ学習�-Stochastic Gradient Langevin Dynamics�を中心として
PRML 3.3.3-3.4 ベイズ線形回帰とモデル選択 / Baysian Linear Regression and Model Comparison)
Bayesian Nonparametrics入門 DPからHDPまで 1. Bayesian Nonparametrics 入門 -DPからHDPまで- 東京大学 情報基盤センター 中川研究室 助教 佐藤一誠 2. Dirichlet Process (DP)を一言で 「確率分布→無限次元で離散化」 何を？ どのくらい？ 𝐻:基底確率分布 α→大 𝐺~𝐷𝑃(𝐻, 𝛼) α→小 Hを αくらい 𝐺 𝐺 𝑑 ※𝛼 → ∞で𝐺 → 𝐻 2 3. • なぜ無限次元離散分布が必要か？ – 無限混合モデル • どのように無限次元離散分布を構成するのか？ – 構成しない(積分消去)：Chinese restaurant process – 構成＋計算で工夫：Stick-breaking process 3 4. 準備：有限混合モデル 𝜃1 𝑝(𝑥|𝜑1 ) G 𝑝(
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