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PRML

(サイエンス)
【ぴーあーるえむえる】

Pattern Recognition and Machine Learningの略。以下の2冊の書籍のこと。

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

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

  • 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
  • 出版社/メーカー: シュプリンガー・ジャパン株式会社
  • 発売日: 2007/12/10
  • メディア: 単行本
  • 購入: 18人 クリック: 1,588回
  • この商品を含むブログ (111件) を見る
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

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
  • 出版社/メーカー: シュプリンガー・ジャパン株式会社
  • 発売日: 2008/07/11
  • メディア: 単行本
  • 購入: 19人 クリック: 443回
  • この商品を含むブログ (64件) を見る

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からっぽのしょこ•9ヶ月前

【R】2.3.0：分散共分散行列の固有ベクトルによるガウス分布の回転の可視化【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 また、機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、R言語で固有ベクトルによるガウス分布(正規分布)の回転を可視化します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【数式読解編】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com www.anarchive-b…

#PRML#確率分布#R言語

ネットで話題

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277ブックマークPRMLガール 〜 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら 〜 - 木曜不足shuyo.hatenablog.com
179ブックマークパターン認識と機械学習（PRML）の輪読資料を公開 | Deep Learning JPdeeplearning.jp
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154ブックマークPRML副読本「パターン認識と機械学習の学習」を出版します | TAKESAKO @ Yet another Cybozu Labs2010年～2011年に社内で開催した機械学習勉強会の『パターン認識と機械学習』読書会で、光成さんが素晴らしいアンチョコを作ってくれました。PDFファイルは既にgithub 上で公開されていますが、このまま埋もれさせておくのはもったいないということで、暗黒通信団の同人誌として正式に出版されることが決まりました。 ※ ...developer.cybozu.co.jp
144ブックマークPRML - 朱鷺の杜Wiki　パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測† This is a support page for the Japanese edition of "Pattern Recognition and Machine Learning" authored by C. M. Bishop. 本書は，Christopher M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」の日本語版です．上下2巻の構成です． パターン認識...ibisforest.org
140ブックマークPRML合宿まとめサイト■上巻 第1章: 序論 序論ではまずパターン認識の最も簡単な例として多項式曲線フィッティングを取り上げ、パターン認識・機械学習の基本的な枠組みを紹介する。そしてベイズの定理や統計量などの確率論の基礎を導入し、確率論の観点から再び曲線フィッティングを扱う。不確実性はパターン認識の分野における鍵となる概念...bin.t.u-tokyo.ac.jp
127ブックマーク「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ by herumi - 木曜不足shuyo.hatenablog.com
105ブックマークPRMLのアルゴリズムをPython(ほぼNumpyだけ)で実装 - Qiitaqiita.com
92ブックマークPRML の読む章・飛ばす章(私家版) - 木曜不足shuyo.hatenablog.com

関連ブログ

からっぽのしょこ•9ヶ月前

2.3.0：分散共分散行列の固有ベクトルによるガウス分布の回転の導出【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 また、機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、固有ベクトルによるガウス分布(正規分布)の回転を導出します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【実装編】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com www.anarchive-beta.com…

#PRML#確率分布
からっぽのしょこ•9ヶ月前

【R】2.3.0：分散共分散行列と固有値・固有ベクトルの関係の計算【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 また、機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、R言語で散共分散行列と固有値・固有ベクトルの関係を計算して確認します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【数式読解編】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com www.anarchive-b…

#PRML#R言語
からっぽのしょこ•1年前

【Python】4.3.2-3：ロジスティック回帰の実装：入力が2次元の場合【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、4.3.2項と4.3.3項の内容です。ニュートン法によるロジスティック回帰の最尤推定をPythonで実装します。 【数式読解編】 www.anarchive-beta.com 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節一覧】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 4.3.2 ロジスティック回帰の実装：入力…

#PRML#機械学習#Python
からっぽのしょこ•1年前

【Python】4.3.2-3：ロジスティック回帰の実装：入力が1次元の場合【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、4.3.2項と4.3.3項の内容です。ニュートン法によるロジスティック回帰の最尤推定をPythonで実装します。 【数式読解編】 www.anarchive-beta.com 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節一覧】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 4.3.2 ロジスティック回帰 ・利用する…

#PRML#機械学習#Python
からっぽのしょこ•1年前

【Python】3.1.1：線形基底関数モデルの実装【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、3.1.1項「最尤推定と最小二乗法」の内容です。線形基底関数モデルの最尤推定をPythonで実装します。 【数式読解編】 www.anarchive-beta.com 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節一覧】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 3.1.1 線形基底関数モデル ・基底関数の作成 …

#PRML#機械学習#Python
からっぽのしょこ•1年前

【Python】3.1.0：基底関数の作図【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、3.1節「線形基底関数モデル」を補助する内容です。3つの基底関数(多項式基底関数・ガウス基底関数・シグモイド基底関数)をPythonで実装してグラフを作成します。 【他の節一覧】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 3.1.0 基底関数 ・1次元の場合 ・多項式基底関数 ・ガウス基底関数 ・シグモイド基底関数 ・2次元の場合 ・多…

#PRML#機械学習#Python
からっぽのしょこ•1年前

4.3.4：多クラスロジスティック回帰の導出【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、4.3.4項の内容です。ニュートン法による多クラスロジスティック回帰のパラメータの更新式を導出します。 【実装編】 www.anarchive-beta.com 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節一覧】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 4.3.4 多クラスロジスティック回帰 ・モデルの確認 …

#PRML#機械学習
からっぽのしょこ•1年前

【R】4.5.1：ベイズロジスティック回帰の実装：MAP推定と近似事後分布【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、4.5.1項の内容です。ベイズロジスティック回帰のMAP推定と近似事後分布をR言語でします。 【数式読解編】 www.anarchive-beta.com 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節一覧】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに ・ベイズロジスティック回帰の実装:近似分布の導出とMAP推定 …

#PRML#機械学習#R言語
からっぽのしょこ•1年前

【Python】4.4.0：ラプラス近似の実装：2次元の場合【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、4.4節の内容です。2次元の確率分布に対するラプラス近似をPythonで実装します。 【数式読解編】 www.anarchive-beta.com 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節一覧】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 4.4.0 ラプラス近似の実装 ・真の分布の設定 ・利用する関数の作成…

#PRML#機械学習#Python
HELLO CYBERNETICS•4日前

評価指標入門の感想

はじめに 誰向けか 顧客や自身の部下などにデータサイエンスを説明をしなければならない立場の人 機械学習のアルゴリズムには詳しいけどビジネス貢献ってどうやってやるの？という人 データサイエンスのプロジェクトを管理する人 機械学習やデータサイエンスをこれから始める人 感想 はじめに 下記の書籍を以前（結構時間が経ってしまいました）高柳さんから頂いていましたので感想を書きたいと思います。 評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋作者:高柳 慎一,長田 怜士技術評論社Amazon 遅くなった言い訳としては、「個人としては多くの内容が既知であったこと」が挙げられるのですが、この書籍に書かれ…

おもちゃバコ•1ヶ月前

学生の頃に読みたかった本 (ゲームプログラマ志望)

こんちは 職業プログラマなのですが，最近はやる気スイッチやまとまった時間が確保できないなどの関係で学生の時より技術書を読めなくなりました。 そんなこんなで，もし過去に戻れるなら暇でやる気と体力もあった学生の時に読んでおきたかった本を簡単(一言レベル)にまとめてみました。 ゴールデンウイーク中，暇な人もぜひ。 対象 プログラミング言語 新・明解C言語 入門編 独習C++ Effective C++ Effective Modern C++ 独習C# 第5版 プログラミングコンテストチャレンジブック コンピュータ関係 論理回路入門 プログラマーのためのCPU入門 コンピュータの構成と設計 コンピュ…

ポタージュを垂れ流す。•2ヶ月前

京都大学工学部情報学科を卒業しました

はじめに 京都大学卒業‼️情報学科成績優秀賞をいただきました〜🥳 pic.twitter.com/HiGO5uE3fa— ポタージュ (@_2pt) 2023年3月24日 京都大学工学部情報学科数理工学コースを卒業しました。恐れ多くも成績優秀賞をいただいてしまいました。この大学のこの学年で最も数理工学とかいうものを理解っている人間かもしれませんが、まだまだ分からないことが多すぎると感じる今日この頃です。 賞状は別で証書入れみたいなの貰えるのかな、と少し思ったのですが、卒業証書入れる本型のアレの左右に証書とか賞状入れる感じになっていました。多分SDGsを意識しているんだと思う。しらんけど。 大学…

Usagineko5baiのブログ•2ヶ月前

岸田首相キーウ訪問　ウクライナ侵略は国際秩序を揺るがす暴挙だと痛感と、５０センチ大の「しゃもじ」

東郷さんは、ブッチャの虐殺を否定する側なのだね。 DWは岸田氏のキーウ訪問で記事にしてくれないが、習近平のロシア訪問は記事をいくつも書くな。 BSプライムでの話は面白かったな。 毎回宮家氏を仲介するので、発言時間が長いワイ。 東郷さんがそうなのは、佐藤優の上司なのだから、仕方ないか。 Michito Tsuruoka / 鶴岡路人@MichitoTsuruoka·3月22日 政治外交のコミュニケーションがいかに難しいかの事例。露から見れば、中露首脳会談に合わせてキーウを訪問し、日露戦争を意識して勝利しゃもじを持参する岸田総理。本人の意図を大きく超えて武闘派に脱皮。（これが露の本音解釈かは別とし…

果て空バイク：はてなブログ版•2ヶ月前

2023年3月23日(木)のツイート履歴

ツイート エーゴ@CB250R @eigobluesnow 完全にアウトなやつw https://twitter.com/takanasu05/status/1638851087758397440 23:19 エーゴ@CB250R @eigobluesnow @PeachTjapan3 卑劣だな。 19:03 エーゴ@CB250R @eigobluesnow @bayashi_ok 俺もなりたい（なれない）。 19:00 エーゴ@CB250R @eigobluesnow ふもとっぱらって、木曜のこの時間くらいに見るとキャンプ宿泊ぐらいなら案外予約できたりするよな。 18:59 エーゴ@CB25…

UnityとゲームAIと将棋•3ヶ月前

PRML読む時に参考にしていた資料やリンクのメモ

PRMLこと「パターン認識と機械学習」を読む際に大学院時代に参考にしていた資料をメモしておきます。 tips-memo.com herumi.github.io PRMLはひとりで読み込むのはなかなか大変ですが、こういった資料を作成してくれている方々がいると勉強しやすくて本当にありがたいですね。

渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ•4ヶ月前

2023年版：実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級6冊＋中級8冊＋テーマ別15冊）

(Image by wal_172619 from Pixabay)去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。

くびのブログ•4ヶ月前

2022秋学期の授業の感想

こんにちは. 完全に忘れかけていた授業の感想の記事を書いていこうと思います. 今学期は授業が少なめで, 去年なんかと比べるとめちゃくちゃ楽でした. 鬼畜試験を課してくる授業がなかった（諸説あり）のもよかったですね. 時間割 左上のは授業じゃないんで無視してください. クリップしてただけです. 幾何学C トポロジーをやります. といっても基本群や被覆空間にはノータッチでひたすらホモロジーをやります. 単体複体の定義から最終的にはBorsuk-Ulamの定理までやりました. 去年の位相空間論の授業と同じ先生なんですが, 自学自習が大事な感じの授業でした. 試験は過去問に1問簡単な問題を追加しただけ…

お野菜ブログ•4ヶ月前

2022秋学期の振り返り

こんにちは。某大学 基幹理工学部 情報理工学科の3年生です。 とうとう春休みに突入してしまいました。学部生活もあと1年しかないと思うと焦りがすごいですが、とりあえず恒例の振り返りをして心を落ち着けます。 過去の記事： 2021春学期の振り返り 2021秋学期の振り返り 2022春学期の振り返り 目次： 時間割 専門必修 データベース [月2] プログラミング言語 [火2] コンピュータアーキテクチャB [水3] 専門選択 オペレーティングシステムB [月5] 人工知能B [水3] 最適化と認識・学習 [木2] ハイパフォーマンスコンピューティング [金3] プロジェクト研究B [火2] 副専攻…

渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ•4ヶ月前

K-meansのクラスタ数を決めるのにエルボー法を使うのはやめよう、という論文

クラスタリングに用いられるK-meansのクラスタ数決定方法については長く議論されてきた歴史があり、このブログでも以前ちょろっと取り上げたことがあります。で、Twitterを眺めていたらタイムラインに面白い論文が流れてきました。それがこちらです。タイトルを読んで字の如く「K-meansのクラスタ数を決めるのにエルボー法を使うのはやめろ」という論文なんですね。全体で7ページと非常にコンパクトで読みやすい内容なので、簡単にまとめて紹介してみようと思います。なおいつもながらですが、僕の技術的理解が不足しているが故の誤りなどが混じる可能性がありますので、その際はコメント欄などでご指摘くださると幸いです…

機械学習基礎理論独習•4ヶ月前

PRML演習問題 5.5(基本)www

問題 出力が と解釈される多クラスニューラルネットワークモデルについて、 尤度を最適化することは、交差エントロピー誤差関数 を最小化することと等価であることを示せ。 参照 解答 問題が間違ているらしいです。(こちらを参照してください。) 本文(p235,p236)では、「 個の異なる クラス分類問題」のところで、本問題が紹介されていますが、 本問題は「多クラス分類のモデル」です。 の負の対数尤度を求めます。以上より、題意が示せました。 参考 【第５章ニューラルネットワーク】PRML演習問題解答を全力で分かりやすく解説＜5.5＞

からっぽのしょこ•5ヶ月前

2022年の積み本

はじめに 去年は「2021年の積み本 - からっぽのしょこ」こんな感じでした。今年も振り返ります。 【目次】 はじめに 振り返り 今年買った本 読んでる本 読んでない本 これまでに買った本 読んでる本 本以外 おわりに 振り返り 今年勉強した内容を思い出します。 今年買った本 読み切った本がなかった、、、でもラストの章の手前までは読んだ本が2冊ありましたよ。 読んでる本 igjit・atusy・hanaori『Rが生産性を高める〜データ分析ワークフロー効率化の実践』技術評論社,2022年. 本の内容をやってみたや、追加で調べてみた記事です。一覧ページを作ってなかったのでカテゴリページを参照くだ…

ABEJA Tech Blog•6ヶ月前

2022年AI倫理ニュースベスト10

本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の16日目の記事です！ 本日の担当は、法務・AI倫理関係を担当している古川です。12年ほど弁護士をしていまして、途中で機械学習をやってみたくなり数学から統計から機械学習の勉強をして（PRMLとかカステラ本とか読みました！）、Pythonも勉強をして、ある会社で画像解析AIの実装をしていたのですが、現在は法律・倫理関係業務だけ扱っています。 AI倫理・ガバナンス関係の記事を毎年書いているので、今年もその路線で行きます。テーマは「行く年くる年」。このテーマなら毎年書けますしね。まあ、「くる年」の議論はしませんので、厳密には「行く年」だけで2022年の振…

からっぽのしょこ•6ヶ月前

【Python】多次元スチューデントのt分布の計算

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、Pythonで多次元(多変量)スチューデントのt分布に関する計算をします。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに 多次元スチューデントのt分布の計算 確率密度の計算 スケール行列を使用 パラメータの設定 スクラッチで計算 クラスで計算 逆スケール行列を使用 パラメータの設定 スクラッチで計算 クラスで計算 標準化t分布による計算 統計量の計算 参考文献 おわりに 多次元スチューデント…