速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
250. Reference "Pattern Recognition and Machine Learning" Christopher M. Bishop Springer; 1st ed. 2006. Corr. 2nd printing edition (October 1, 2007) "Truth and Probability" Frank Plumpton Ramsey (1926) "The physical basis of IMRT and inverse planning" S Webb British Journal of Radiology (2003) 76, 678-689 251. Wikipedia 渡辺慧 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%A1%E8%BE%BA%E6%85 %A7 『No Free Lunch T
エンジニアから機械学習への要望 - 木曜不足
Machine Learning that Matters(ICML 2012) 読んだ - 糞ネット弁慶 (Wagstaff ICML2012) Machine Learning that Matters (原論文) 機械学習のトップカンファレンス ICML にて、「機械学習はこのままでいいの？」という感じの論文が発表された。 細かい内容は上の紹介記事を読んでいただくとして*1、乱暴に一言でまとめると「実応用から離れすぎ」ということになるだろう。 あるいは、2章の章題となっている "Machine Learning for Machine Learning's Sake" がこの論文をもっとも端的に表す一言と言ってみるのもいいかも。 内容についてはいちいち同感で、素性だの正則化だの最適化だのいう用語は分野外とのコミュニケーションを拒否しているとしか思えないとか、定量的なこともまあ大事だろ
Bayes' theorem : A Love Story
A few days ago, I saw the video of Hilary Mason presenting the history of machine learning. As far as I know, she has covered the significant developments in the field in the most simplistic, understandable and casual way possible. She shed some light on the fundamental math and algorithmic tools employed in the field. Hilary suggested, that after the AI winter storm, the best thing that happened
第7回 討論会資料 - 人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会 (SIG-DMSM)
人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会 (SIG-DMSM) 討論会「データ分析からうまれる、広がる研究と交友の輪」 「データに関わる人たちのすれちがい」神嶌 敏弘 (産業技術総合研究所) 発表資料のダウンロード 手法を作る人の間のすれちがい 機械学習（有用性）統計（妥当性）データベース（効率性）をそれぞれ重視 実用的なデータ解析にはどれも重要な要素なので，あまり一つの要因にはこだわりすぎない 手法を作る人と使う人のすれちがい データ分析のときに何を重視するか？ 作る人：分析手法に思い入れがあるので，解析手法が正しく使われ，結果が妥当であることを重視 使う人：データに思い入れがあるので，データから期待した結果がでることを重視 データ分析はデータのモデリング次第で結果が変わる 「あるモデルという見方の下では，こういうことがいえる」ということしか帰納的にはいえない 作る人：そん
朱鷺の杜(IBIS)ブログ カーネルむかしばなし（その５・最終回）
久々の更新です． もともとちゃらんぽらんで，ものぐさな性格なのが，11月以降信じられない くらいの高頻度で更新していたのでその反動が来たのでしょう． サポートページ の方の更新もぼちぼちです （各章への補足などは，みなさんからのフィードバックや質問が原動力ですのでよろしくお願いします）． よく考えると，このいい加減さはカーネル法にも通じていますね． カーネル法は精度と汎化と計算量の妥協の産物みたいなもので，最適性とかに 強いこだわりを持っている人には受け入れにくいかもしれません． （まあ岩波本は，カーネルすごいぞっていう本じゃなくて，カーネルっちゅうちょっとおもろいやつがおるっていう感じの本です） ともかく，よくそんな性格で本が書けたなあと思われるかもしれませんが，これは ひとえに編者と出版社の方のおかげです． それに，逆に細かいところまで気になる 性格だと，直しても直しても直しきれないの
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