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"The Elements of Statistical Learning"のpdfの余白を削る - Wolfeyes Bioinformatics beta
機械学習系の教科書としてはそこそこの知名度のある「The Elements of Statistical Learning」（通称ESLまたはHastie）は，全ページのPDFが公式で配布されている． Elements of Statistical Learning: data mining, inference, and prediction. 2nd Edition. これは輪講に使えそうだということで色々と準備をしているのだが，このpdfには一つ気になるところがあって，それはページの余白が大きいということだ．右上にトンボの一部と「Printer: Opaque this」という文字が書かれているように，おそらく印刷所に出す前のpdfをそのまま配布しているらしい．pdfが配布されているだけ有難いというものではあるものの，このままでは少し読みづらい．ということで，余白を良い感じに自動で削
Denoising Autoencoderとその一般化
Machine Learning Advenc Calendar 2013の23日目担当の得居です。 株式会社Preferred InfrastructureでJubatusを作ったりしています。 今日は深層学習(deep learning)の話です。 深層学習はこの2年ほどで専門外の人にも知れ渡るほどに大流行しました。 データさえ大量にあればテクニック次第で他の手法を圧倒する性能を達成できることから、特に大量のデータを持つ大企業において大々的な参入が相次ぎました。 主に流行っているのは教師あり学習です。 補助として教師なし学習による事前学習(pretraining)も、特に音声認識のタスクにおいては行われているようですが、画像認識を中心に事前学習なしでもテクニック次第で学習できるという見方が強まっています。 一方で教師なしデータからの学習はブレイクスルー待ちといった雰囲気です。 Deep
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