R 保護中: 決定木アルゴリズム(4)Rを使ったルール分類 決定木アルゴリズムによるRによるルール抽出、C5.0、Ripperの利用 2021.05.18 Rアルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 決定木アルゴリズム(3)ルール分類概要 古典的な機械学習アルゴリズムである決定木アルゴリズムによるルール抽出 2021.05.17 アルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 決定木アルゴリズム(2)Rを使ったクラスタリング 古典的機械学習アルゴリズムである決定木アルゴリズムのRを使った分類 2021.05.16 アルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning
微分積分:Calculus 保護中: 劣モジュラ最適化と機械学習 – 概要 センサー配置の最適化等で利用される離散的な変数に対する機械学習である劣モジュラ最適化の概要 2021.05.13 微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics
最適化:Optimization 保護中: 統計的因果推論 – イントロダクション 因果情報を統計的学習する手法の概要、各種因果関係の判定方法 2021.05.12 最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics
アルゴリズム:Algorithms シーケンシャルパターンマイニング シーケンスで配信されるデータのパターンを見つけるデータマイニングの概要とオーブンソースであるSPMFの実際の使い方の紹介 2021.05.11 アルゴリズム:Algorithms推論技術:inference Technology最適化:Optimization機械学習:Machine Learning
微分積分:Calculus Word2Vec 自然言語処理への深層学習モデルの適用であるWprd2Vecの概要、分散表現 2021.05.07 微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning
最適化:Optimization 保護中: ガウス過程と機械学習 – イントロダクション 確率生成モデルのパラメータ設定なしで機械学習するガウス生成モデル概要 2021.05.06 最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics
アルゴリズム:Algorithms 保護中: サポートベクトルマシン – 概要 分類、回帰、教師なし学習等の様々な機械学習のベースとなるSVM(サポートベクトルマシン)概要 2021.05.05 アルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning線形代数:Linear Algebra
幾何学:Geometry コンピューターの数学の基礎 人工知能、機械学習技術の基礎となるコンピューターの数学の概要、関数、集合、確率、連立方程式、微分、積分 2021.03.06 幾何学:Geometry微分積分:Calculus数理論理学:Mathematical logic最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory