Advances in Machine Learning and Data Analysis
Mahyar A. Amouzegar Dept. Chemical Engineering, California State University, Long Beach, USA Offers the state of the art of tremendous advances in machine learning and data analysis Serves as an excellent reference text for researchers and graduate students, working on machine learning and data analysis Contains sixteen revised and extended research articles written by prominent researchers
Probabilistic Graphical Models
Materials Introductory chapter Table of contents Acknowledgments Figures Errata Buy the book from Amazon or from MIT Press Programming assignments – coming soon Instructor’s manual with sample solutions available from http://mitpress.mit.edu/9780262013192 (see link on bottom left labeled “Instructor Resources”)
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Theory of Computation Information & Coding Theory Algorithms & Data Structures Programming Language Theory Concurrent, Parallel & Distributed Systems Databases & Information Retrieval Artificial Intelligence Computer Architecture & Engineering Computer Security & Cryptography Computational Science Information Science Software Engineering A Balanced Introduction to Computer Science by David Reed, 2
Read It: Search User Interfaces
Read the Book The full text of this book can be read free of charge. Select a chapter: 0: Preface: an overview of the structure of the book, and a guide to who should read which parts. 1: Design of Search User Interfaces: introduces the ideas and practices surrounding search interface design, places modern design in a historical context, and summarizes design guidelines for search interfaces. 2: E
高校生のための情報理論入門
☆HOME☆ ☆数学のいずみ☆ 高校生のための情報理論入門 @Author Masasi.Sanae @Version 1.02;2002.3.16 ０．はじめに 情報化社会においては発信者から受信者への情報の伝達が重要な役割を果たします。更にその情報の伝達を如何に効率よく行うか，如何に正確に行うかが重要となります。そうした分野を対象としているのが「情報理論」と呼ばれているものです。 情報理論を支えているのが数学の確率・統計に関する基本的な理論です。身の回りを取り巻くディジタルな世界を情報理論を通して解析し，実生活に直結する話題であることを体感してみましょう。 1．確率の基礎知識 1_1 集合 あるものの集まりを集合という。集合は要素（元）から成り立っている。 A={a1，a2，a3，・・・an} 任意の集合Sの要素の一つをxとするとき，xは集合Sに属するといいx∈Sのように表す。また，
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
カーネル多変量解析（赤穂昭太郎・著） - Loud Minority
カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)posted with amazlet at 09.04.01赤穂 昭太郎 岩波書店 売り上げランキング: 107675 Amazon.co.jp で詳細を見る機械学習やデータマイニングで、近年頻繁に用いられるカーネル法に着目した本。機械学習の教科書として、パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測(通称・PRML)が褒められている所を見る。PRMLが非常に良く書かれており（レベルが低いとは言わない。あちこちで褒められているのが不思議なくらいレベル高い読者を想定していると思う）、翻訳も、さすがに専門家が集まって訳していて、良く訳されており、機械学習の入門書として納得がいく。しかし、機械学習一般というより、日本語版の副題にあるとおりベイズ統計から見た機械学習と考えられる程、ベイスに寄っていた。それに
Gaussian Processes for Machine Learning: Contents
Carl Edward Rasmussen and Christopher K. I. Williams MIT Press, 2006. ISBN-10 0-262-18253-X, ISBN-13 978-0-262-18253-9. This book is © Copyright 2006 by Massachusetts Institute of Technology. The MIT Press have kindly agreed to allow us to make the book available on the web. The web version of the book corresponds to the 2nd printing. You can buy the book for a list price of 50.00 US$ or 40.00 UK£
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