数学:Mathematics 意思決定の理論と数学的決断の技術
強化学習、オンライン予測、高速自動株取引のアルゴリズムなどに用いられる数学的意思決定手法について説明します。つの意思決定戦略を説明した後、主観的確率、ベイズ理論、多重概念理論、供給上昇理論を紹介します。
確率・統計:Probability and Statistics
数学:Mathematics 機械学習:Machine Learning 保護中: 非対称関係データのクラスタリング技術 – 確率的ブロックモデルと無限関係モデル
関係性の機械学習による抽出、確率的ブロックモデルと無限関係モデル
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 変分ベイズ学習 – イントロダクション
機械学習におけるベイズ推定の最適化のための変分法の基礎
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ベイズ深層学習 – イントロダクション
深層学習と確率的生成モデルの進化形であるベイズ深層モデルの概要
推論技術:inference Technology 保護中: グラフィカルモデル 概要とベイジアンネットワーク
確率的生成モデルへの効率的アプローチの為のグラフィカルモデル概要、ベイジアンネットワーク
推論技術:inference Technology 保護中: グラフィカルモデル概要とマルコフ確率場
確率的生成モデルへの効率的アプローチの為のグラフィカルモデル概要、マルコフ確率過程
推論技術:inference Technology 保護中: オンライン予測でのエキスパート統合問題の概要とリグレット導入まで
逐次的な予測問題を解く為のオンライン予測学習の概要、リグレットの導入
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
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