第17回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2014)† このページはしましまが IBIS2014 に参加してとったメモです.私の主観や勘違いが含まれていたり,私が全く分かってなかったりしていますので,その点を注意してご覧ください.誤りがあれば,指摘してください. 統計・機械学習の基礎† 池田和司 (奈良先端科学技術大学院大学) 概要: 機械学習ではデータから確率モデルを構築し、それを予測や知識発見に利用します。 本 チュートリアルでは、機械学習の基礎となる確率・統計および確率モデルの構築を 構築するための推定法についてその基本的な考え方を解説します。 その後、推定において問題になる事項とその解決法を紹介します。特に、モデルサイズ 決定の問題に対してノンパラメトリックベイズ法を紹介し、分布を仮定できない パラメータの扱いに対してセミパラメトリック推定を紹介します。 キーワード: 確