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ブックマーク / www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp (2)

  • 付録１．数学 の復習 - クラシックな機械学習の入門

    数学の復習 行列の微分 行列式のlogの微分 対称行列の2次形式のtraceへの置き換え ブロック行列の逆行列（Woodbury) 行列の微分        x x x x x x B A ABAB BA, a x xa x ax xx xx x xf x x x x a x x xfxx g gfggf Tr B A Tr matrix x f x f x f x f x f x f f a a f f f x x T ji ij TT k m k m k kmk                                                                             

    peroon
    peroon 2016/05/09
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  • 統計的機械学習入門 | 中川研究室

    導入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 最尤推定、MAP推定 データの性質 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 距離あるいは類似度 数学のおさらいpdf 行列の微分 線形代数学の役立つ公式 多次元正規分布 条件付き正規分布 Bayes推論pdf Bayseによる確率分布推定の考え方 多項分布、ディリクレ分布 事前分布としてのディリクレ分布の意味<\li> 正規分布と事後分布 指数型分布族 自然共役事前分布の最尤推定 線形回帰および識別pdf 線形回帰のモデル 正則化項の導入 L2正則化 L1正則化 正則化項のBayes的解釈 線形識別 2乗誤差最小化の線形識別の問題点 生成モデルを利用した識別 学習データと予測性能pdf 過学習 損失関数と Bias,Variance, Noise K-Nearest Neighbor法への応用 b

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