統計的機械学習入門 | 中川研究室
導入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 最尤推定、MAP推定 データの性質 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 距離あるいは類似度 数学のおさらいpdf 行列の微分 線形代数学の役立つ公式 多次元正規分布 条件付き正規分布 Bayes推論pdf Bayseによる確率分布推定の考え方 多項分布、ディリクレ分布 事前分布としてのディリクレ分布の意味<\li> 正規分布と事後分布 指数型分布族 自然共役事前分布の最尤推定 線形回帰および識別pdf 線形回帰のモデル 正則化項の導入 L2正則化 L1正則化 正則化項のBayes的解釈 線形識別 2乗誤差最小化の線形識別の問題点 生成モデルを利用した識別 学習データと予測性能pdf 過学習 損失関数と Bias,Variance, Noise K-Nearest Neighbor法への応用 b
ややこしい離散分布に関するまとめ - 作って遊ぶ機械学習。
今回は離散分布（discrete distribution）の代表格である多項分布（multinomial distribution）や、その共役事前分布であるディリクレ分布（Dirichlet distribution）との関係性や計算方法を整理したいと思います。 離散分布というと、本来はポアソン分布（Poisson distribution）なども含めた離散値を出力するような分布全般のこと指します。しかし実際に論文などを読んでいると、くじ引きのように単純に出目の比率が与えられたような分布を離散分布と名付けてしまっている場合もよく見られます。まぁ文脈的に誤解を招くことはあまりないと思うのですが、くじ引きの分布をもっとキッチリ表現するなら、複数あるカテゴリーから１つを抽出するという意味でカテゴリカル分布（categorical distribution）と呼ぶのが適切かと思います。あるいは
ベイズの公式は地味に難しいので、確率の乗法公式を2回使おう - 木曜不足
ベイズの公式はこんな形をしている。 これは実際に使おうと思ったら、意外と難しい。 例えば PRML (5.164) 式はこうなっている。 これをベイズの公式から出そうとしたら X と Y をどうしたらいいのやら。いや、なんか X と Y に当てはめようがないのもあるぞ。 そもそも「ベイズの公式を正しく憶える」のもなにげにハードルが高い。えーと、X と Y と X|Y と Y|X のどれが上で下で……。 でも、確率の乗法公式を2回使う方法なら、簡単。 まず同時分布を見極める。 上の (5.164) 式の右辺 p([A]|・)p([B]|・) の [A][B] の位置に出てくる変数に注目しておいて欲しい。 同時分布の確率変数は [A] と [B]、つまり w と D であり、残りは given なパラメータ or 変数なので、 がここで注目したい同時分布。 次はこの同時分布を [A] に使われ
Computer Vision: Models, Learning, and Inference
Computer Vision: Models, Learning, and Inference Simon J.D. Prince A new machine vision textbook with 600 pages, 359 colour figures, 201 exercises and 1060 associated Powerpoint slides Published by Cambridge University Press NOW AVAILABLE from Amazon and other booksellers. "Simon Prince’s wonderful book presents a principled model-based approach to computer vision that unifies disparate algorithm
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