前回の続き。第7章は線形回帰について。このあたりでようやく1/4までたどり着いた。先は長い。 目次は以下の通り。 7 Linear regression 7.1 Introduction 7.2 Model specif […]
カテゴリー: 機械学習
無料で読めるオライリー公式のデータサイエンス・ビッグデータ e-books
Free Data Ebook Archiveというサイトを見つけた。オライリーが出しているデータサイエンスやビッグデータ関係の電子書籍が無料で読むことが出来る。名前とメールアドレスを入れるとePub, mobi, pd […]
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第6章を読んだ
前回の続き。難しくなってきたが細々と読み続けている。これを読み切ったら大抵の機械学習本は読めるようになるのではという感覚がある。 第6章は、Frequentist statistics 頻度統計について。この章は比較的知 […]
自然言語処理 画像キャプションのデータセット Cornell NLVR
Hacker Newsで取り上げられていた自然言語処理のデータセット Cornell NLVRの紹介です。 公式ページ:http://lic.nlp.cornell.edu/nlvr/ データセット:https://gi […]
Rustで書かれたNeural Network実装:Jaggernaut
Rust言語で書かれたJaggernautというNeural Networkの実装を見つけた。WebAssemblyに変換されて、ブラウザ上で動作させることが出来る。 Juggernaut: Neural Network […]
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第5章を読んだ
前回(「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第4章を読んだ)の続き。 第5章はベイジアン統計について。基本的に著者はベイジアンの立場を取っているようで、本書はここ […]
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第4章を読んだ
前回(「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第3章を読んだ。)の続き。 4章は多変数ガウシアンモデルについて。この章は数学的に他の章よりも難しいと、一番初めに書か […]
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第3章を読んだ
前回の続き。「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第3章を読みました。 第三章の目次は以下の通り。この章は、離散データをもとにナイーブベイズなどの手法でモデルを生 […]
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第2章を読んだ
前回の続き。 2章は確率論の復習です。一通り、確率は習っているのでスムーズに進めました。確率分布の性質などの部分は後から出てきたときに見返せば良いかなという感じです。 最後に情報理論の節があります。データの分布の相関を測 […]
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第1章を読んだ
段々と機械学習の概要や基本的な数学が身についてきたと思うので、巷の評価が高い「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」を読み始めることにした。 1000ペ […]