「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール 「IkaLog」の裏側「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール 「IkaLog」の裏側 関連コンテンツ Webcamでの動作例 https://www.youtube.com/watch?v=d91xyyA-exA IkaClips の出力例 https://www.youtube.com/watch?v=w6kqbAPq1Rg ささみ 2015年10月 http://ssmjp.connpass.com/event/21108/
自然言語処理のための機械学習入門１章
2. 自己紹介 ステータス • @piroyoung a,k,a みずかみひろき • 数学(ゲーム理論） → SPA企業の総合職（物流・小売） → データナントカ（コンサル）Now! • 最近，渋谷が気になる スキル・興味・近況 • R, SQL, Python, Ruby, Jags/Stan • データマイニング屋 • NLPについては何も知らない • Scala修行中 • 新しいものが好き • Yo!! 始めました → PIROYOUNG • LINEも始めました→ piroyoung 2 5. • 1.2 最適化問題 • 1.2.1 凸集合と凸関数 • 1.2.2 凸計画問題 今日やること • 1.2.3 等式制約付き凸計画問題 • 1.2.4 不等式制約付き凸計画問題 • 1.3 確率 • 1.3.1 期待値 平均 分散 • 1.3.2 結合確率と条件付き確率 • 1.3.3 独
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
統計学・機械学習でよく使われる数学記号リスト（主に自分用） - About connecting the dots.
統計学とか機械学習周りの本を読んでいると，何の説明もなくややこしい数学記号が出てきて，そういえばこれはなんだっただろう？ と途方に暮れてしまうことが少なくないので，自分用にまとめなおしてみました，というのが今回のエントリ．あくまで自分用なので，全部の数学記号を扱ってるわけではありません*1． 代数学 記号 意味 用例 用例の意味 備考 総和 要するに足し算 総乗 要するにかけ算 クロネッカーのデルタ i=jなら1，それ以外なら0 要するにブーリアン条件 ナブラ *2 3次元ベクトルの微分 要するに各要素の微分 ラプラシアン 3次元ベクトルの2階微分 要するに各要素の2階微分 下限 のとき与式は0になる との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 上限 との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 関数値が最大となるような定義域の元の集合 を最大にするような がの下にくる場合も
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