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prmlに関するniamのブックマーク (4)

  • 「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ by herumi - 木曜不足


    社内で﹁機械学習とパターン認識﹂(PRML) の読書会をやっているのだけど、計算がやっぱり難しいようでみんな苦戦中。 そんなこんなで、光成さん(@herumi さん)が PRML の数式を手抜き無しで解説するアンチョコ(虎の巻 / PRML教科書ガイド)をマメに作ってくれている。*1 PRML のための数学(PDF) 内容は PRML の2章から4章と、9章、PRMLでもっとも計算が難しいと評判の10章を対象としている。 たとえば2章のアンチョコでは、2章の中で必要とされる解析や線形代数の道具(積分の変数変換、行列の各種操作)を一通り取り上げた後、ガウス分布の最尤推定における平均や分散による偏微分という、おそらく多くの人がつまづくのだろう計算がきちんと説明されている。 また3章のアンチョコでは、Woodbury の公式やヘッセ行列を解説しつつ、エビデンス関数などを導出しているし、4章になる
    「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ by herumi - 木曜不足

  • Rでニューラルネットワーク（1変数の関数近似） - 遥かへのスピードランナー

    機械学習・パターン認識方面の勉強初めてから４ヶ月ほど立ちました。最近はnaoya_tさん主催のPRML読書会に参加させて頂いています。 来週末8/29の第6回読書会ではニューラルネットワークの章の発表を担当することになったので、Rを使ってサンプルプログラムを組んでみました。参考にしたのはPRML5.1〜5.3の範囲で、sin関数からサンプリングした点データをニューラルネットワークを使って誤差逆伝播法で学習し、元のsin関数を近似します。 学習前の初期状態が以下の図。赤字が元の関数（線）およびサンプルデータ（点）で青字がニューラルネットワークの出力です。 で、学習後の状態が以下です。 いい感じに再現できています。 以下ソースコード。 library(animation) #number of training data N <- 50 #number of hidden unit s <-

    Rでニューラルネットワーク（1変数の関数近似） - 遥かへのスピードランナー

  • 紫ログ:PRML(パターン認識と機械学習) Hackathon #1 - livedoor Blog（ブログ）


    ︻C.M.ビショップ﹁パターン認識と機械学習(PRML)﹂読書会の情報はこちら︼ ︵とりあえずハブエントリとして立てます。後でもう少し補足︶ PRML(パターン認識と機械学習) Hackathon #1 〜PRMLは新CAPTCHA破りの夢を見るか？〜 に曳舟まで行ってきました。というか主催してきました。 実際に動くコードを書いて、PRMLを読んで得た知識を血肉化しよう。 C.M.ビショップ﹁パターン認識と機械学習(PRML)﹂読書会のスピンオフ企画。 PRML読書会に参加していない方の参加も歓迎します。 ということなのですが、︵釣りっぽいサブタイトルのせいか︶普段読書会に来られていない方々の参加も多く、朝9時から夜9時まで豪華なメンバー︵総勢19名︶で12時間、 みなさん黙々と実装を続けていました。 参加者のみなさま︵発表順︶: ※もうちょっとちゃんと書くつもり ※会場到着順データ︵時刻
    niam
    niam 2009/09/15
    第2回は参加したいなぁ
    リンク

  • Perceptron を手で計算して理解してみる (nakatani @ cybozu labs)


    Perceptron の実装とか見ると、ものすごく簡単なので、本当にこれで学習できちゃうの？　と不安になってしまいました(苦笑)。 こういうときは、実際にパーセプトロンが計算しているとおりに、紙と鉛筆で計算してみて、期待する結果が出てくることを確認してみたくなります。 参照する教科書は﹁パターン認識と機械学習・上﹂(PRML) の﹁ 4.1.7 パーセプトロンアルゴリズム﹂。 短い節です。必要最低限のことを一通り書いてある感じかな。 計算に用いるサンプルですが、手で計算できる規模でないといけないので、論理演算の AND を試してみることにします。 簡単に勉強 ちゃんとした説明は PRML などを見て欲しいですが、とても簡単にまとめます。2値の線形識別モデルは、N次元空間内を (N-1) 次元の超平面(決定面)で分割することで、入力ベクトルxから得られる特徴ベクトル φ(x) が2つ
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