幾何学:Geometry 人間と社会を変えた9つの確率・統計物語 読書メモ
人間と社会を変えた9つの確率・統計物語 読書メモ
人間と社会を変えた9つの確率・統計物語より
「パスカル、フェルマーからフォン・ノイマン、ケインズまで。「偶然」を測ることで不確実な未来を予測することに挑んだ確...
微分積分:Calculus
幾何学:Geometry アルゴリズム:Algorithms 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
アルゴリズム:Algorithms 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
アルゴリズム:Algorithms 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
アルゴリズム:Algorithms 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)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: サポートベクトルマシンでの分割法(1) SMO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分割法(SMOアルゴリズム)を用いた効率化
IOT技術:IOT Technology 保護中: 時系列データでの粒子フィルタの実装
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時系列データ分析のためのパーティクルフィルタを用いたデータの同化とカルマンフィルタ、パーティクルフィルタ(逐次モンテカルロ法)、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の比較
IOT技術:IOT Technology 保護中: Rによる状態空間モデリング-dlmとKFASを用いて(3) KFASによる解析
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時系列データ解析、RのKFASを用いた実データでの時系列解析例(正規分布、ポアソン分布、カルマンフィルタ、1階差分モデル、2階差分モデル)
アルゴリズム:Algorithms リアルなSimCityの夢
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用されるシミュレーションと機械学習技術の融合、エミュレーションと機械学習を用いた現実世界へのSimCityの適用
微分積分:Calculus 機械学習プロフェッショナルシリーズ 確率的最適化 読書メモ
サマリー
機械学習での確率的最適化とは、ランダムなサンプルを用いた最適化問題の解法のことを指すものとなる。通常の最適化問題では、目的関数を最小化するために、全ての訓練データを使用して最適化する必要があるが、データセットが大規...