最適化超入門Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...joisino
機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zwei
ニーズがあるのかさっぱりわからない機械学習超入門だけどひっそり続けていきたい。 前回は識別関数の基礎であるパーセプトロンの簡単な説明とPerlによる実装を解説した。実はこの時点でかの有名なSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)もほぼ完成していたのだ！というわけで今回はSVMをPerlで作ってしまうお話。 参考: これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei 機械学習超入門II 〜Gmailの優先トレイでも使っているPA法を30分で習得しよう！〜 - EchizenBlog-Zwei 機械学習超入門III 〜機械学習の基礎、パーセプトロンを30分で作って学ぶ〜 - EchizenBlog-Zwei さて
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
有名どころな機械学習手法の年表 - 木曜不足
ちょっと機械学習の比較的有名なモデルやアルゴリズムの初出について年表を作ってみた。 って今週末用の資料なんだけどねｗ 1805 Method of Least Squares 1901 PCA (Principal Component Analysis) 1905 Random Walk -1925 Logistic Regression 1936 Fisher's Linear Discriminant Analysis 1946 Monte Carlo Method 1948 n-gram model 1950 RKHS (Reproducing Kernel Hilbert Space) 1950s Markov Decision Process -1957 Perceptron 1958 Kalman Filter 1960s Hidden Markov Model -1961 N
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