Reddit - Dive into anything
I'm trying to solve a one arm bandit problem where the target is a stochastic function. For Python users there are a lot of options in terms of software: sigopt spearmint moe hyperopt BayesianOptimization pybo gpyopt Does anyone know the difference? Are there any that I'm missing? From what I've been gathering, Sigopt is too expensive. Spearmint is probably the best open-source option, but has a t
This AI Algorithm Learns Simple Tasks as Fast as We Do
Taking inspiration from the way humans seem to learn, scientists have created AI software capable of picking up new knowledge in a far more efficient and sophisticated way. Fig. 1. People can learn rich concepts from limited data. (A and B) A single example of a new concept (red boxes) can be enough information to support the (i) classification of new examples, (ii) generation of new examples, (ii
いまさら聞けないグラフィカルモデル入門
変分ベイズ法の説明。 最尤法との対比で説明した。また、EMアルゴリズムとの対応も述べられている。 職場の勉強会での資料です。
ベイジアンネットワーク－入門から応用まで
Abstract: ( ) ( ) ( ) 1. ( ) 2. (Bayesian network, Bayesnet, belief network) [1, 2, 3, 4, 5] [6, 7, 8, 9, 10] 0 1 1 0 Xi, Xj Xi → Xj Xj Xi X1 X2 X4 X3 X5 X2 0 1 X4 0 0.8 0.4 1 0.2 0.6 条件付確率表 P(X4|X2) P(X3|X1,X2） Ｐａ（Ｘ３） Ｐａ（Ｘ５） Ｐａ（Ｘ４） P(X５|X３,X４） 1: Bayesian network Xj Pa(Xj) Xj Pa(Xj) ( Pa(Xj) ) P(Xj | Pa(Xj)) (1) n X1 · · · , Xn (2) P(X1, · · · , Xn) = n � j=1 P(Xj | Pa(Xj)). (2) 1 1 3 Pa(Xj) = x1
応用数理学9/複雑系概論 (2009年度後期): ベイジアンネットワーク – Joe Suzuki (鈴木譲) 公式ブログ
コンテンツへスキップ テキスト: 鈴木譲「ベイジアンネットワーク入門」培風館 (2009年7月) ベイジアンネットワーク 第1回: 講義の前に(2009年10月1日) ベイジアンネットワーク 第1回: 第1章確率論の基礎 1.1 集合(2009年10月1日) ベイジアンネットワーク 第2回: 第1章確率論の基礎 1.2 確率(2009年10月15日) ベイジアンネットワーク 第2回: 第1章確率論の基礎 1.3 分布関数(2009年10月15日) ベイジアンネットワーク 第3回: 第1章確率論の基礎 1.4 Kullback-Leibler情報量(2009年10月22日) ベイジアンネットワーク 第3回: 第2章グラフィカルモデル 2.1 条件付独立性(2009年10月22日) ベイジアンネットワーク 第4回: 第2章グラフィカルモデル 2.2 無向グラフ(2009年10月29日) ベイジ
ベイジアンネットワーク概説輪講
1章 ベイジアンネットワークモデルの概要 1.1 ベージアンネットワークモデルとは？ 1.2 ベージアンネットワークモデルの基本 （この内容に沿わずに新納がBNの簡単なイントロを行う）
Wekaでベイジアンネットワーク（2） | Synergy Marketing LAB BLOG
前回に続き「2. 与えられたデータセットを使ってネットワーク構造を学習する」の手順を説明します。 Wekaではベイジアンネットワークは分類器の一種です。 分類器とは、あるデータを少数のカテゴリに分類するもので、既知のデータから未知のデータを推測することが出来ます。 既知のデータを使って、分類器がデータを分類できるようにすることを「学習」といいます。 Weka Explorer を使うと分類器の学習と評価が出来ます。 例題として、ユーザの行動から予想される購入サービスを「分類」するという問題を考えます。 「集合知プログラミング」第7章、表1のデータを使います。 これは、あるウェブサイトでのユーザの行動と購入サービスを関連付けたものです。 操作の流れは以下のようになります。 ユーザの行動とそのユーザが購入したサービスのデータを入力する 学習アルゴリズムを決定し、パラメータを入力する
Wekaでベイジアンネットワーク(1) | Synergy Marketing LAB BLOG
はじめに Wekaのベイズネットワークエディタおよび分類器(weka.classifiers.bayes.BayesNet)の使い方についてまとめます。 ベイジアンネットワークについてはWikipedia、またWekaについては公式ページおよびマニュアルを参照ください。 Wekaではベイジアンネットワークに関する以下機能が実装されています。 ベイズネットワークエディタ： ネットワークを作成する 作成したネットワークをXML形式で読み書きする ノードに条件付き確率を与える 証拠データを設定した時の各ノードの確率を求める 確率分布に沿ってデータセット(.arff形式)を作成する データセットを使った学習を行う 分類器： データセットからネットワーク構造を学習する 学習したネットワーク構造を検証する 学習したネットワーク構造を図示する ネットワーク構造をXMLファイルに出力する これらを以下の
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定¶PythonとPyMCの使い方¶ベイズ推定(Bayesian method)は，確率推論のためのもっとも適切なアプローチであるにもかかわらず，書籍を読むとページ数も数式も多いので，あまり積極的に読もうとする読者は少ないのが現状である．典型的なベイズ推定の教科書では，最初の3章を使って確率の理論を説明し，それからベイズ推論とは何かを説明する．残念ながら多くのベイズモデルは解析的に解くことが困難であるため，読者が目にするのは簡単で人工的な例題ばかりになってしまう．そのため，ベイス推論と聞いても「だから何？」と思ってしまうのである．実際，著者の私がそう思っていたのだから． 最近の機械学習のコンテストで良い成績を収めることができたので，私はこのトピックを復習しようと思い立った． 私は数学には強い方である．しかしそれでも，例題や説明を読んで頭の中で
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Amazon.co.jp: ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ): 佐藤一誠: 本
ベイジアンネットワークのエッジの向きが逆だと(;´Д`)?な理由
PRML Chapter 8 Graphical Models - (Section 8.1 and 8.2)
http://ocw.hokudai.ac.jp/Course/Faculty/Engineering/IntelligentInformationProcessing/2005/page/materials/IntelligentInformationProcessing-2005-Note-10.pdf
ベイジアンネットワークモデリング勉強会20140206
ベイジアンネットワーク入門
https://weka.sourceforge.io/manuals/weka.bn.pdf