保護中: ガウス過程の概要(4)ガウス過程回帰のハイパーパラメータ推定
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的生成モデルの為のガウス過程回帰の勾配降下法を用いたハイパーパラメータ推定(SCG法、L-BFGS法、MCMCを用いた大域的解)
グラフ理論
保護中: 周辺確率分布の計算2 – ベーテ近似
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるグラフィカルモデルを用いた確率推定での確率伝搬法で周辺確率分布を計算する為のベーテ近似を使った変分法
保護中: ガウス過程の概要(3)ガウス過程回帰モデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される無次元の確率的生成モデルであるガウス過程を用いた回帰モデルと予測分布の計算と最適化
保護中: 周辺確率分布の計算 – 確率伝搬法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるベイズ推定等で用いられる確率的生成モデルでのグラフィカルモデルの周辺確率分布を確率伝搬法を使って計算する
確率的生成モデルに使われる各種確率分布について
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的生成モデルの近似モデルとして利用される各種確率モデル概要(スチューデントt分布、ウィシャート分布、ガウス分布、ガンマ分布、逆ガンマ分布、ディリクレ分布、ベータ分布、カテゴリ分布、ポアソン分布、ベルヌーイ分布)
保護中: ガウス過程の概要(2)ガウス過程とカーネル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される無次元の確率生成モデルであるガウス過程とカーネル関数(Matternカーネル、文字カーネル、Fisherカーネル、HMMの周辺化カーネル、線形カーネル、指数カーネル、周期カーネル、RBFカーネル)
保護中: サポートベクトルマシンでの分割法(2)線形SVMのためのDCDMアルゴリズム
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるサポートベクトルマシンでの大量の(スパースな)データの効率的な処理アルゴリズム(LIBLINEARに使われる線形SVMの為のアルゴリズム)であるDCDMアルゴリズム(dual coordinate descent method algorithm)について
保護中: 因子グラフ表現を使ったグラフィカルモデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的生成モデルに利用されるグラフィカルモデルをより一般化した因子グラフモデルの概要について
保護中: ノンパラメトリックベイズとクラスタリング(1)ディリクレ分布と無限混合ガウスモデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)に活用される確率的生成モデルでのノンパラメトリックベイズアプローチとしてのディリクレ分布を無限次元に拡張した混合ガウスモデルによる解析
保護中: ガウス過程の概要(1) ガウス過程とカーネルトリック
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的生成モデルの中でパラメータを特定しない無次元の多変量ガウス分布モデルであるガウス過程の理論の概要(サポートベクトルマシン、関連ベクトルマシン、RVM、RBFカーネル、カーネル関数)