統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
変分ベイズの理論 titech
が成り立つことは、 統計力学が成立したころから知られていたのではないかと思います・・・。 2.物理学科の3年生で習うこと 物理学科の3年生はみんな、次のことを学習します。 これは数学や情報学では、あまり習わないことなので、物理学科以外の人の 参考になるかも知れません。 (1) 平均場近似は、本当の分配関数 Z を知らなくても計算できますが、 その代わり、平均場近似では本当の Z を知ることはできません。 つまり平均場近似が計算できるということと、本当の現象を知るということは、 情報論的に独立な（？）仕事です。 (2) 1次元スピン系では、平均場近似も厳密解も計算できます。 1次元スピン系では、平均場近似は相転移を持ちますが、厳密解は相転移を持ちません。 ほとんどのモデルで平均場近似は計算できますが、たいていのモデルで厳密解は 計算できません。厳密解が計算できないケ
変分ベイズ学習 Variational Bayes Learning 東京工業大学大学院 知能システム科学専攻 渡辺研究室 M1 大山慎史 Outline 一般的な学習とベイズ学習 ベイズ学習の問題点 変分ベイズ
変分ベイズ学習 Variational Bayes Learning 東京工業大学大学院 知能システム科学専攻 渡辺研究室 M1 大山慎史 Outline 一般的な学習とベイズ学習 ベイズ学習の問題点 変分ベイズ学習の概略 変分ベイズアルゴリズム 変分ベイズで不明なこと 実験と結果 結論と今後 変分ベイズの説明 研究的内容 Outline 一般的な学習とベイズ学習 ベイズ学習の問題点 変分ベイズ学習の概略 変分ベイズアルゴリズム 変分ベイズで不明なこと 実験と結果 結論と今後 変分ベイズの説明 研究的内容 一般的な学習 真の分布 データ 学習モデル 学習、推定 ベイズ学習 ベイズでは、パラメータを点ではなく分布で推測する。 まず事前分布 を用意し、それにデータ
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