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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•3年前

【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

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276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
177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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150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
141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
128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
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関連ブログ

からっぽのしょこ•3年前

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•3年前

【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•3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•3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•3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•3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•3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•3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•3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