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...
微分積分:Calculus
微分積分:Calculus アルゴリズム:Algorithms 保護中: カーネル関数
サポートベクトルマシンにおける一般的なカーネル関数(線形カーネル,多項式カーネル,RBFカーネル)と確率的データ、文字列データ、グラフ型データでのカーネル関数(p-スペクトラムカーネル,全部分列カーネル,ギャップ重み付きカーネル,フィッシャーカーネル,グラフラプラシアン,通勤時間カーネル,拡散カーネル,正則化ラプラシアン,ランダムウォーク)
R 保護中: Rによる状態空間モデリング-dlmとKFASを用いて(2) dlmによる季節調整モデル
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時系列データの解析、Rのdlmを用いた実データでの季節変整時系列モデルの解析
IOT技術:IOT Technology 揺らぐタンパク質と老いる私-ミスフォールディング時代のデータサイエンス
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シミュレーション技術と機械学習技術の融合、タンパク質の機能解析(ミスフォールディング等)へのシミュレーションと機械学習(PCA、RMA、正準相関分析、独立成分分析、ベイズ推定、隠れマルコフモデル)の適用
ベイズ推定 機械学習プロフェッショナルシリーズ 統計的学習理論 読書メモ
サマリー
機械学習アルゴリズムの統計的性質に関する理論を用いることで、機械学習アルゴリズムの性能や、データセットのサイズや複雑度による影響が理論的に解明され、モデルの選択や学習プロセスの改善を行うことができる。ここではこの...
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 教師なし学習のためのサポートベクトルマシン
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)タスクのためのサポートベクトルマシンの応用(異常検知に用いられる教師なし分類の為のν-SV分類アルゴリズムによる1クラスSVM)
IOT技術:IOT Technology 天気予報とデータサイエンス
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)タスク活用の為のシミュレーションとデータサイエンス融合の為の天気予報とデータ同化について
アルゴリズム:Algorithms 保護中: サポートベクトルマシンによる回帰分析(2)非線形な回帰問題へのアプローチ
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による非線形な回帰問題に対するアプローチ(分位点回帰、カーネル分位点回帰、不均一分布モデル、ε-不感損失関数)
IOT技術:IOT Technology 保護中: 時系列データ解析(3)非線形・非ガウス型状態空間モデルのフィルタリング(粒子フィルタ等)
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の状態空間モデルによる解析における粒子フィルタを使った非線形・非ガウス型状態空間モデルのフィルタリングや平滑化
Stream Data Processing 保護中: シミュレーション、データ同化、そしてエミュレーション
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクでのシミュレーションを用いた外挿(演繹)推定と機械学習を用いた内挿(帰納)推定の融合(シミュレーションの同化とDNN等を用いたエミュレーション)