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
数学:Mathematics
最適化:Optimization 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
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 混合ユニグラムモデル
初心者の教育のための文書データの分類の為のトピックモデルの基礎、複合ユニグラムモデルとLDA
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ユニグラムモデル
初心者の教育のための文書データの分類の為のトピックモデルの基礎、ユニグラムモデル
人工知能:Artificial Intelligence 意味とは何か(1)哲学入門
哲学的観点から見た人工知能(ロボット)と言葉の意味、意味論的アプローチと形式論的アプローチ
アルゴリズム:Algorithms 構造とアルゴリズムと関数
代数的構造の視点から見た言葉の意味、形式論理学と数理論理学
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 決定不能性の証明
アルゴリズムの限界を見極めるアルゴリズム、決定不能性の証明、計算できない問題について
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
機械学習:Machine Learning 確率と論理の統合(1) ベイジアンネットとKBMCとPRMとSRL
確率と論理の統合、知識ベース(KBMC)によるベイジアンネットの自動生成、prolog、後ろ向き推論
哲学:philosophy 因果と相関の違いについて
人工知能、機械学習のモデルのベースとなる因果と相関の相違に対する考察