事後確率: ある事象Dが発生した場合、仮説Hiが正しい確率。条件付き確率で、P(Hi | D)と書きます。
事後確率: ある事象Dが発生した場合、仮説Hiが正しい確率。条件付き確率で、P(Hi | D)と書きます。
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これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法までposted with カエレバ金谷 健一 共立出版 2005-09-01 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 最尤推定法とベイズ推定の違い 尤度をグラフィカルに説明する資料 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 学生の時から, "それは最尤推定法を用いています" とか, "その行は,尤度計算の部分ですね” とか,まるで尤度というものを知っていて, 使いこなしているかのような発言をしてきました. しかし,そう言いながらも, 自分的には,尤度というものがかなり漠然としていました. そもそも,尤度は文字通り「尤もらしさ」を表す度合いなので, 「最尤推定法でモデルのパラメータを決定します.」 っていうのは, 「一番それっぽいものを選びます」 と言っているのとあまり変わりがない気
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最近では 最適化 という言葉を使う場合、GPUメモリ消費やネットワークトラフィックの最適化、などと明示的に言わない限りは、 実行時間の最適化 という意味で使われるケースがほとんどです。 自分が何を最適化しようとしているかを知ろう 私がプログラムを始めた頃、プロセッサの処理能力は遅く、メモリサイズもとても限られていて、キロバイト単位で計算されていました。ですからメモリ容量をよく考え、メモリ消費を上手に最適化しなくてはなりませんでした。大学では最適化について2つの極論を教わりました。 メモリを犠牲にして実行スピードを最適化する。 または何度も計算を繰り返して、メモリ消費を最適化する。 最近では誰もメモリについては大して気にしていません(デモシーン製作者、組み込みシステムのエンジニア、一部の携帯電話ゲームのディベロッパなどは別です)。RAMだけでなく、ハードディスクの容量についても同様です。 W
概要 私が機械学習の勉強を始めた頃、何から手を付ければ良いのかよく分からず、とても悩んだ覚えがあります。同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、自分が勉強していった方法を記事にしたいと思います。 目標としては、機械学習全般について、コンパクトなイメージを持てるようになることです。 そのためにも、簡単な本から始めて、少しずつ難しい本に挑戦して行きましょう。 入門書 何はともあれ、まずは機械学習のイメージを掴むことが大切です。 最初の一冊には、フリーソフトでつくる音声認識システムがおすすめします。 フリーソフトでつくる音声認識システム - パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/17メディア: 単行本(ソフトカバー)購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (38件) を見るレビュー :
概要 先日、Tokyo.scipy というイベントがありました。 Tokyo.scipy Python で科学技術計算を用いる方々の勉強会だそうです。 私は参加していないのですが、PyMC に関するセッションがあったそうです。 PyMCがあれば,ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない サンプル1(単純なガウス分布の平均パラメータの推定) サンプル2(1入力,1出力のガウス単純ベイズ) 機械学習やデータマイニングで有名な神嶌先生の発表資料です。 非常に分かりやすいスライドでした。 このセッションで用いている PyMC は PyMC2 ですが、せっかくなので PyMC3 で書き換えてみました。PyMC3 の入門にちょうどいいのではないかと思います。 PyMC3 のインストール こちらの記事をご参照ください。 Python3でPyMCのインストール - old school magic サンプル1
業界トップ のエンタープライズ Hadoop 企業 Cloudera に入社しました http://www.cloudera.co.jp/ 今年の6月に、「平成21年度 産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書」というドキュメント群が経産省から公表されました。 そのうちの一つに、NTTデータに委託されたHadoopに関する実証実験の報告書がありましたので、今更ながら読んでみることにしました。 Hadoop界隈の人はもうみんなとっくに読んでるのかもしれませんけど。 http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/downloadfiles/2010software_research/clou_dist_software.pdf 「高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発(分散制御処理技術等に係るデータセンター高信頼化に向けた実証事業)」という
ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1
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