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ブックマーク / breakbee.hatenablog.jp (4)

  • 変分ベイズについての資料まとめ(随時更新) - old school magic

    変分ベイズとは? 平均場近似、変分推論、ベイズ学習など様々な呼び方があります。 フリーで読める解説だとこれが一番わかりやすかったです。 自然言語処理のための変分ベイズ法 http://www.ism.ac.jp/~daichi/paper/vb-nlp-tutorial.pdf CiNiiユーザならこのシリーズがおすすめです。 ベイズ学習[I] : 統計的学習の基礎 http://ci.nii.ac.jp/naid/110003230932/ PRML関連のまとめ PRMLの第10章が変分ベイズについての話です。 とても詳しく説明されているのですが、かなり難し目です。 なのでそこを解説した記事のまとめです。 PRML 読書会 #13 10章 近似推論法(変分ベイズ) - Mi manca qualche giovedi`? http://d.hatena.ne.jp/n_shuyo/201

    変分ベイズについての資料まとめ(随時更新) - old school magic
    yuiseki
    yuiseki 2014/10/05
  • 【書評】続・わかりやすいパターン認識 -教師なし学習入門- - old school magic

    続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門― 作者: 石井健一郎,上田修功出版社/メーカー: オーム社発売日: 2014/08/26メディア: 単行(ソフトカバー)この商品を含むブログ (2件) を見る 概要 「続・わかりやすいパターン認識 -教師なし学習入門-」の書評です。 書は「教師なし学習」について、基礎から応用、最先端の内容までまとめた一冊です。 タイトルに「続」とあるように、「わかりやすいパターン認識」の続編という位置づけですが、前作を読んでいなくても理解できるような構成になっています。 わかりやすいパターン認識 作者: 石井健一郎,前田英作,上田修功,村瀬洋出版社/メーカー: オーム社発売日: 1998/08メディア: 単行購入: 19人 クリック: 110回この商品を含むブログ (40件) を見る 内容 最初の3分の1が統計的な知識などの基礎的な内容です。 統計・ベ

    【書評】続・わかりやすいパターン認識 -教師なし学習入門- - old school magic
  • 機械学習を初めて勉強する人におすすめの入門書 - old school magic

    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、簡単なから始めて、少しずつ難しい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(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 :

    機械学習を初めて勉強する人におすすめの入門書 - old school magic
    yuiseki
    yuiseki 2014/08/16
  • Pythonで一般化線形モデル - old school magic

    概要 統計の勉強の一環で、最近はこのを読んでます。かなり分かりやすいです。 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学) 作者: 久保拓弥出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2012/05/19メディア: 単行購入: 16人 クリック: 163回この商品を含むブログ (19件) を見る統計モデリングに関するです。一般化線形モデルを中心に話が進んでいきます。 このはRを中心に話が進んでいきますが、せっかくなのでPythonで一般化線形モデルを試してみようと思います。 Pythonの統計ライブラリ 一般化線形モデルとは、線形回帰を(正規分布以外でも使えるように)拡張した統計モデルです。 詳しい説明は教科書に譲るとして、Pythonでのライブラリについてお話します。 Pythonで一般化線形モデル、というか統計全般のライブラ

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    yuiseki
    yuiseki 2014/05/19
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