2. Are we any closer to understanding biological models of computation? I think the success of deep learning gives a lot of credibility to the idea that we learn multiple layers of distributed representations using stochastic gradient descent. However, I think we are probably a long way from understanding how the brain does this. Evolution must have found an efficient way to adapt features that ar
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Canon ２０１２年９月１３日 トピックモデル概論 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 概要 文書のモデル化は，自然言語処理や 機械学習の分野で盛んに研究されて いる 本講義では，文書のモデル化技術の 発展の経緯を概観する 2 講義の流れ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 潜在意味解析（LSA） 多項混合（MM）モデル ポリヤ混合（PM）モデル 確率的潜在意味解析（pLSA）モデル 潜在的ディリクレ配分（LDA）モデル 拡張LDAモデル 3 文書単語行列 ：全文書データ（文書数 ：文書（長さ ） ：単語（語彙数 ） ：文書 中の単語 の出現回数を 要素に持つ文書単語行列 （大きさ ，一般にスパース） ） 4 潜在意味解析（LSA） 文書
GitHub - vaaaaanquish/Awesome-Rust-MachineLearning: This repository is a list of machine learning libraries written in Rust. It's a compilation of GitHub repositories, blogs, books, movies, discussions, papers, etc. 🦀
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Canon ２０１１年８月３日 クラスタリング（２） 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 概要 前回の講義では，確率モデルに基づくクラスタ リング手法を紹介した これらの手法では，各クラスのパラメトリック モデルをあらかじめ指定しなければならない ため，柔軟性に欠けるという問題があった 本日の講義では，パラメトリックモデルを用い ない柔軟なクラスタリング手法を紹介する 2 クラスタリングの定式化 訓練データ クラスラベル 割り当てる教師なし分類問題 に を 3 似たデータには同じラベルを付与 似ていないデータには異なるラベルを付与 目次 1. 2. 3. 4. 5. 6. カーネルK平均法 スペクトラル・クラスタリング法 平均シフト法 識別的
GitHub - Yagami360/MachineLearning_Exercises_Python_scikit-learn: Python＆機械学習ライブラリ scikit-learn の使い方の練習コード集。機械学習の理論解説付き
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NEC 2009年2月26日 機械学習概論（１） 分類問題における能動学習 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 教師付き学習 目的：訓練標本 から，真の関数 の近似関数 を求める 未知のテスト入力 での出力 が 推定できるようになる（汎化能力） 出力 2 入力 汎化誤差 汎化誤差（関数の近さの尺度）： 3 ： で を予測したときの損失 ：テスト入力点が従う確率密度関数 (既知と仮定．能動学習では本質的） 汎化誤差は，テスト誤差の期待値 汎化誤差を最小にする学習結果 求めることが教師付き学習の目的 を 回帰問題と分類問題 回帰問題： 通常は二乗損失を用いる： 4 分類問題： 通常は０／１損失を用いる： 能動学習（実験計画） 教師付
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Canon ２０１１年５月２６日 クラスタリング（１） 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 概要 本講義では，クラスタリングの基礎を説明 した後，確率モデルに基づく様々なクラスタ リング手法を紹介する 2 クラスタリングの定式化 訓練データ クラスラベル 割り当てる教師なし学習問題 に を 3 似たデータには同じラベルを付与 似ていないデータには異なるラベルを付与 目次 1. クラスタリングの基礎 A) B) 4 K平均法 クラスタリング結果の評価 2. 生成モデル推定に基づくクラスタリング 3. クラスラベルの直接推定 4. まとめ クラス内散布和最小化 クラスタリング クラス内散布和の最小化： 5 しかし，この最小化はＮＰ困難
GitHub - MasahiroAraki/MachineLearning: 「フリーソフトではじめる機械学習入門（第2版）」のサポートページ
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GitHub - dotnet/machinelearning: ML.NET is an open source and cross-platform machine learning framework for .NET.
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リンク集 ニューラルネットを中心にSOMやRBF，SVM，GA，時系列分析，統計学，画像・音声認識、テキストマイニング，RやWekaなどのルールなど広い分野のリンク集． Machine learning - Wikipedia, the free encyclopedia Wikipedia.org 結構いろいろとある。 Cluster analysis - Wikipedia, the free encyclopedia CRF++: Yet Another CRF toolkit Statistical Data Mining Tutorials These include classification algorithms such as decision trees, neural nets, Bayesian classifiers, Support Vector Machine
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新日本製鐵 ２０１０年３月１１日 機械学習概論 次元削減（２） 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 次元の呪い 入力の次元が増えると 学習問題は指数的に難しくなる 高次元空間では，通常の幾何学的な直感が 成り立たないことがある． 2 次元削減 もとの高次元データ 3 本質的な情報を保持したまま次元を減らしたい！ 次元削減後のデータ（２ｄ） １～３次元に減らせば，データを可視化できる． 次元削減の基本的な仮定：手持ちの高次元デー タはある意味で冗長である 前回の復習：線形次元削減 （高次元）標本： 埋め込み行列： 埋め込まれた標本 4 線形次元削減法 教師無し次元削減 主成分分析（ＰＣＡ） 局所性保存射影（ＬＰＰ） 5 教師付き次元
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Canon ２００９年１１月２５日 異常値検出 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 異常値検出 生産ラインの不良品検出 ネットワークシステムへの不正侵入検出 文書集合からの新規トピック発見 2 異常値検出：標本に含まれる異常値を見つける 様々なアプローチ： 教師付き学習に基づくアプローチ 教師無し学習に基づくアプローチ 正常値に基づくアプローチ 教師付き学習アプローチ 過去の正常値と異常値を訓練データにして， 分類器を学習する 例： サポートベクトルマシン（ＳＶＭ） ロジスティック回帰 決定境界 ブースティング 3 異常値 正常値 教師付き学習アプローチ（続き） 利点： ＳＶＭなどの優れた分類器をそのまま利用できる 大規模なデータを処理
This command is intended to be used within the Package Manager Console in Visual Studio, as it uses the NuGet module's version of Install-Package.
machinelearning | Python
PyMVPA is a Python package intended to ease statistical learning analyses of large datasets. We...
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新日本製鐵 ２０１０年３月１１日 機械学習概論 次元削減（１） 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 復習：統計的パターン認識 パターン 識別関数 y = f ( x) x ∈ Rd {( xi , yi )}in=1 2 カテゴリ y ∈ {1,2,K, m} 3 訓練標本：属するカテゴリが既知のパターン 統計的パターン認識：訓練標本の統計的な 性質を利用して識別関数を学習する ( xi , yi ) i.i.d. p( x, y ) 講義の構成 理想的には事後確率を最大にするカテゴリにパ ターンを分類したい． 事後確率は同時確率に比例する． p( y | x ) ∝ p( x, y ) カテゴリの事後確率 （パターンの識別モデル） デ
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Canon ２０１２年１１月１３日 確率分布間の距離推定 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 概要 確率分布間の距離は，様々なデータ 解析タスクで重要な働きをする基礎 的な概念である 本講義では，機械学習に有用な距離 尺度の定義と推定法を概観すると ともに，その応用例を紹介する 2 距離とは？ 距離の公理： 非負性： 非退化性 ： 対称性： 三角不等式： 3 以下，確率分布間の距離を考える 講義の流れ 1. 確率分布間の距離 2. 確率分布間の距離の推定（概要） 3. 確率分布間のL2距離の推定 4 カルバック・ライブラー（KL）距離 5 Kullback & Leibler (1951) ☺最尤推定と相性が良い ☺密度比推定により
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Canon ２０１０年８月５日 行列の学習 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 概要 2 標準的な機械学習手法では，ベクトルパラメータ を学習する． しかし，問題によっては行列パラメータを学習 したいことがある． 行列をベクトル化してしまうと，行列特有の構造 （例えばランク）が利用できなくなってしまう． 近年，行列パラメータを直接学習する手法が 盛んに研究されている． 本講義では，様々な行列学習法を紹介すると 共に，その利用方法を示す． 講義の構成 1. 導入 A) B) 3 行列学習問題の定義 最小二乗法による行列学習 2. 行列学習の例 3. 行列学習手法 4. 発展的な話題 行列学習問題の定義 学習したい真の行列： と仮定（ の時は
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