Google Prediction API - Google Code
How do I start? Learn more about Google Prediction API. Request access. Try out the sample code. What is the Google Prediction API? The Prediction API enables access to Google's machine learning algorithms to analyze your historic data and predict likely future outcomes. Upload your data to Google Storage for Developers, then use the Prediction API to make real-time decisions in your applications.
コラム： 人・ロボットの社会的発達を研究するための子供型ロボット「CB2」～「浅田共創知能システムプロジェクト」を訪ねて
科学技術振興機構(JST)の戦略的創造研究推進事業 ERATO型研究「浅田共創知能システムプロジェクト」(研究総括：大阪大学大学院工学研究科教授 浅田 稔氏、平成17年度～平成22年度)は6月1日、柔らかい肌と柔構造を持つ子供型ヒューマノイド「CB2(Child-robot with Biomimetic Body)」を発表した。同研究プロジェクトの一環として、社会的共創知能グループ(グループリーダー：石黒浩 大阪大学大学院工学研究科 教授)が開発したロボットだ。 CB2は、人とロボットとが密接な関わりを持ちつつ、「発達」していく過程を研究するためのロボットである。圧縮空気の圧力を用いる空気アクチュエーターを使い、これまでにないほど「人間っぽい動き」を連想させるリアルな動作、全身触覚を備えた白く柔らかいボディ、そして人工声道から「あー、あー」という声をあげる様子は、テレビそのほかで広く報道
PRML - 朱鷺の杜Wiki パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測
パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測† This is a support page for the Japanese edition of "Pattern Recognition and Machine Learning" authored by C. M. Bishop. 本書は，Christopher M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」の日本語版です．上下2巻の構成です． パターン認識や機械学習の各種のアルゴリズムや背後の考えについて，ベイズ理論の観点から解説した教科書です． 基礎的な線形モデルから，カーネルトリック，グラフィカルモデル，MCMCなどの発展的な話題までをバランス良く収録しています． 数式による形式的な記述だけにとどまらず，豊富なカラーの図による直観的な説明もなされています． 本
自然言語処理における半教師あり学習のテキスト - 武蔵野日記
最近移動続きであまり研究に時間は割けないのだが、本は読めるということで本を2冊、サーベイ的な記事を3本(うち2本はチュートリアルスライドつき)を紹介する。まず Semisupervised Learning for Computational Linguistics (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis) 作者: Steven Abney出版社/メーカー: Chapman and Hall/CRC発売日: 2007/09/17メディア: ハードカバーこの商品を含むブログ (4件) を見る を読む。この本の著者の Steven Abney はブートストラッピングの理論的解析をした人で、 Steven Abney. Bootstrapping. 40th Annual Meeting of the Association fo
PyBrain - a modular Machine Learning Library for Python
今、python界でPyBrainが熱い！…わけじゃないですけど、個人的にけっこう注目しているライブラリ。機械学習ライブラリにおける、期待の新人が出てきなような気持ちです。 0.PyBrainとは？PyBrainっていうのはPythonによって動く、モジュール式の機械学習ライブラリです。python界ではいままでにもニューラルネットワークとかSVMなどを扱うライブラリが存在していましたが、PyBrainではそれらをより包括的に扱う、一種の環境としての機械学習ライブラリを目指しているようです。 PyBrainが優れているのはその思想もさることながら、扱っているアルゴリズムの多さにもあります。例えばFeaturesの欄を見てみると、 BackpropRpropPolicy GradientsSupport Vector MachinesEvolution StrategiesCMA-ESCom
[杉山将のページ]
[ English | Japanese ] 杉山 将（すぎやま まさし） 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 認知機構学講座 情報認識機構分野 准教授 興味のある研究分野： 機械学習の理論と応用， 表面微細凹凸形状測定， 信号画像処理など 研究概要 主要発表論文：英語文献, 日本語文献 全発表論文リスト:英語文献, 日本語文献 講演リスト 授業 ソフトウェア 履歴書 リンク Gmail 東京工業大学 VPN Yahoo Japan 機械学習研究グループ T-PRIMAL グローバルCOE 計算世界観の深化と展開(CompView) 駅探 Google maps Yahoo US Fraunhofer FIRST.IDA ECML2008, DMSS2008, IBIS2008, NIPS, ICDM2008, APBC2009 東京工業大学 付属図書館 東京工業大学 ポ
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