PRML輪読#14
3. モデルの結合 • 複数のモデルを何らかの⽅法で組み合わせることで、単⼀のモデルを独⽴に 利⽤するよりも性能改善できること多い. – コミッティ：複数の異なるモデルの予測の平均値を予測値として⽤いるような⽅法はコ ミッティと呼ばれる. (→ 14.2) • ブースティング：複数のモデルを逐次的に訓練する⼿法. コミッティ技術の1つ. (→14.3) – 予測に⽤いるモデルを⼊⼒変数の関数として選択する. • 異なる領域の予測をそれぞれのモデルが担当. • 決定⽊（→14.4）：⼊⼒空間をハードに分割 – 混合エキスパートモデル （→14.5） • 確率的な枠組みの導⼊により、決定過程をソフトにする. 3 4. 14.1 ベイズモデル平均化 • ベイズモデル平均化と、モデルの結合は違う、ということを理解する。 • ベイズモデル平均化： 例 – p(h)：あるモデルが選択される確率 – p
PRMLのアルゴリズムをPython(ほぼNumpyだけ)で実装 - Qiita
自分の勉強（機械学習のアルゴリズムやPythonの勉強）のためにPRMLに掲載されている手法をPythonで実装していきます。 原則としては、アルゴリズムの部分ではPythonの標準ライブラリに加えてNumpyだけ使用可能としていきます。scikit-learnやtensorflowなどの機械学習パッケージは使いません。matplotlibなどの結果を図示するパッケージはアルゴリズムの実装と関係がない限りは使っていきます。また、必要になったらscipyなどの他のパッケージもたまに使っていきます（すでにディガンマ関数などに使用）。ただし、最適化ツール（例えばscipy.optimizeやtensorflowの自動微分機能）などの実装を著しく簡単にするものは使いません。 基本的には、章ごとに一つの手法を実装していきます。一通り終われば二周目に入るかもしれません。自分の勉強のためのものなので、な
第11回PRML読書会: 第8章グラフィカルモデル (後半) - シリコンの谷のゾンビ
第11回PRML読書会に参加してきました．今回は下巻8章の後半，グラフィカルモデルにおける推論の前半部分を担当しました．8.4グラフィカルモデルにおける推論の最初の部分，すなわちノーテーション地獄の前座を担当しました． 今回も45分くらいで終わるだろうと思っていたのですが，90分近く喋っていました．参加者の皆様お疲れ様でした．質問，議論，わからない部分をフォローしてくださった皆様ありがとうございました． 発表資料を公開します．PPTはこちらにupしています． 8.4 グラフィカルモデルによる推論View more presentations from sleepy_yoshi. id:nokunoさんがustreamを撮影してくださっています (ありがとうございます!)．7:00あたりからスタートします．残念ながらiPhone充電切れにより，他の発表者の発表内容はありません． http:/
PRML の読む章・飛ばす章(私家版) - 木曜不足
機械学習の定番教科書の1つと言われ、各地で読書会が開かれる「パターン認識と機械学習」(PRML)。読み解くにはある程度の解析と線形代数の知識が必要なため、数学が苦手な学生さんや××年ぶりに数式を目にしたというエンジニアたちを次々と「式変形できない……」という奈落に叩き込んでいるという。 サイボウズ・ラボの社内 PRML 読書会でもその現象が発生。見かねた同僚の光成さんが PRML で使われている数学の解説だけではなく、PRML の中で省略されている式変形の過程も含めて書き下したメモ（社内通称：アンチョコ）が暗黒通信団から「機械学習とパターン認識の学習」という同人誌として出版され、全国のジュンク堂で購入可能となるとちょっとしたムーブメントががが。 現在はアマゾンでも購入可能となっているが、もともとのアンチョコも PDF で無料公開(CC-BY ライセンス)されているので、紙の本でないと勉強す
PRML/course - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
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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『パターン認識と機械学習の学習 普及版』（PDF）
https://atnd.org/events/39893
PRML 8.2 条件付き独立性
8.4 グラフィカルモデルによる推論