人工知能に関する断創録

パターン認識と機械学習（PRML）まとめ

PRML | 16:52 |

2010年は、パターン認識と機械学習（PRML）を読破して、機械学習の基礎理論とさまざまなアルゴリズムを身につけるという目標（2010/1/1）をたてています。もうすでに2010年も半分以上過ぎてしまいましたが、ここらでまとめたページを作っておこうと思います。ただ漫然と読んでると理解できてるかいまいちなので、Pythonというプログラミング言語で例を実装しながら読み進めています。Pythonの数値計算ライブラリScipy、Numpyとグラフ描画ライブラリのmatplotlibを主に使ってコーディングしています。実用的なコードでないかもしれませんが、ご参考まで。

• PRML読書中（2010/3/26）
• 多項式曲線フィッティング（2010/3/27）
• 最尤推定、MAP推定、ベイズ推定（2010/4/4）
• 分類における最小二乗（2010/4/24）
• フィッシャーの線形判別（2010/4/25）
• パーセプトロン（2010/4/29）
• ロジスティック回帰（2010/4/30）
• 線形SVM（2010/5/1）
• 非線形SVM（2010/5/2）
• ソフトマージンSVM（2010/5/3）
• K-meansクラスタリング（2010/5/15）
• 混合ガウスモデルとEM（2010/5/21）
• 以下、つづくかも？

今後は、応用も重視していきたいと思っています。PRMLを読んだだけだと機械学習の理論って何かすごそうだけど結局何の役に立つの？って感じで終わってしまいそう。機械学習の応用範囲はものすごく広いけど、まずは自然言語処理との接点であるテキスト分類を研究してみる予定です。あと今までPythonを使ってきましたが、Rもなんかよさそうだなぁと思って浮気中。もしかしたらRに寝返るかも（笑）

パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測

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パターン認識と機械学習 下 - ベイズ理論による統計的予測

• 作者: C. M.ビショップ,元田浩,栗田多喜夫,樋口知之,松本裕治,村田昇
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