最適化:Optimization 保護中: 機械学習のための連続最適化 – 概要
機械学習の最適化アルゴリズムの根本にある数学的理論の解説
数学:Mathematics
最適化:Optimization アルゴリズム:Algorithms 保護中: 強化学習とは
逐次的な意思決定ルールを学習する強化学習の概要
最適化:Optimization 保護中: ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理の概要
無限次元での確率生成モデルであるノンパラメトリックベイズ法の概要
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
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
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
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ベイズ推論による機械学習入門 – イントロダクション
確率的生成モデルであるベイズ推定での機械学習の概要
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
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
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