しましま/IBIS2013 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
第16回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2013)† このページはしましまが IBIS2013 に参加してとったメモです．私の主観や勘違いが含まれていたり，私が全く分かってなかったりしていますので，その点を注意してご覧ください．誤りがあれば，指摘してください． チュートリアル1：機械学習概要† 村田 昇（早稲田大学） 学習とは『賢くなる手続き』 スパムメール，Googleの検索，推薦システム，Watson，将棋，徴税システム 計算論的学習理論 人工知能とアルゴリズムの初期研究：決定的 → 確率的・非決定的な考え方の登場 80年代の Valiant 十分な確率で正解に達すればよい → PAC学習 統計的学習理論 確率的近似法（統計的探索に確率探索の手法を導入）→ 学習系の平均挙動の統計的解析 → VC次元の理論と発展 学習問題の枠組み 教師あり（回帰，識別）・教師なし（クラスタリ
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必要な事前知識† 微積分：多変量の微分や積分は必要です．ラグランジュの未定乗数法や簡単な変分も必要ですがこれらは付録に簡単な解説があります．複素数の微積分については不要です． 線形代数：3×3以上の固有値・逆行列，行列に対する微積分は必要ですが，これらについては付録に簡単にまとめられています．\(l^2\)空間やヒルベルト空間，複素数については不要です． 確率：基礎については1章で述べられていますが，確率の扱いや考えに慣れていると便利です．確率測度など公理にまで踏み込んだ知識や，統計の検定などの知識は不要です． ↑ 本書に関連する分野† 以下の分野でデータからの予測や分析が必要とされる分野 対象分野：本書と直接的な関連がある分野には次のようなものがあります． 機械学習，パターン認識，統計，データマイニング 応用分野：機械学習，パターン認識，統計的予測技術が応用されている分野には次のようなも
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朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
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