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
LIBLINEARを用いた機械学習入門(単語分割)
このページでは機械学習のツール(LIBLINEAR)を利用して、実際に分類問題を解くにはどういう手順を経るかということについて解説します。つまり、Kytea(京都テキスト解析ツールキット)における簡易版の単語分割モデルを作ってみようということです。 なお今回はプログラミング言語としてRubyを用いますが、Rubyの知識がなくても実装ができるように解説するよう心がけます。また、必要以上に細かく書いてあるかもしれませんが、不要な方は適宜読み飛ばして下さい。 細かい説明はすっとばしてやり方を見る 機械学習って？ 朱鷺の杜Wiki 「機械学習」がわかりやすいかと思います。 ひとことで言うと、「訓練データを与えてそこから機械に問題の解き方を学んでもらい、別の問題を解いてもらうこと」です。 教師あり学習・教師なし学習 機械学習は大きく「教師あり」と「教師なし」に分かれます。 「教師あり学習」とは
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機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い
