最é©åŒ–手法
ä¸å¤®å¤§å¦ç†å·¥å¦éƒ¨çµŒå–¶ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ å·¥å¦ç§‘ 2013年度å‰å¦æœŸ 金曜2é™ å²¡æœ¬ å‰å¤® 資料 7/31 期末試験 4å•å‡ºé¡Œã™ã‚‹ï¼Ž 出題範囲ã¯ï¼Œãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯æœ€é©åŒ– (1)〜(7) A4用紙ã®ä¸¡é¢ã«ï¼Œè‡ªç†ã§æ›¸ã„ãŸãƒ¡ãƒ¢ã®ã¿æŒã¡è¾¼ã¿å¯ï¼Ž å•é¡Œã¨è§£ç”例 (15) 7/26 ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯æœ€é©åŒ– (8)：最å°è²»ç”¨æµå•é¡Œã®å¿œç”¨ (2) スライド | å°åˆ·ç”¨ã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ | 演習å•é¡Œã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“ (14) 7/19 ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯æœ€é©åŒ– (7)：最å°è²»ç”¨æµå•é¡Œã®å¿œç”¨ (1) スライド (7/20ä¿®æ£) | å°åˆ·ç”¨ã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ (7/20ä¿®æ£) | 演習å•é¡Œ ä¿®æ£ç®‡æ‰€ (7/20)：スライド7ページã«ã¦ã€Œtを始点ã€ã‚’「tを終点ã€ã«ï¼Ž スライド27ページã®18〜20æžšç›®ã«ã¦ã€Œptã€ã‚’「ptã€ã« (å°åˆ·ç”¨ã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ã§ã¯ä¿®æ£ã®å¿…è¦ãªã—)．スライド37ページã¯å…¨é¢çš„ã«ä¿®æ£ (å‰å›žã®ã‚‚ã®ã‚’é–“é•ãˆã¦æŒ¿å…¥ã—ãŸãŸã‚)． (13) 7/12 ãƒãƒƒãƒˆ
スペクトラルクラスタリングã¯æ¬¡å…ƒåœ§ç¸®ã—ãªãŒã‚‰Kmeansã™ã‚‹æ‰‹æ³• - æ¦è”µé‡Žæ—¥è¨˜
機械å¦ç¿’ç³»ã®ã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒªã‚’続ã‘ã¦æ›¸ã„ã¦ã¿ã‚‹ã€‚クラスタリングã«ã¤ã„ã¦çŸ¥ã‚‰ãªã„人ã¯ä»¥ä¸‹ã®ã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒªèªã‚“ã§ã‚‚ã¡ã‚“ã·ã‚“ã‹ã‚“ã·ã‚“ã ã¨æ€ã†ã®ã§ã€ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã¨ã„ã†æ¦‚念ã«ã¤ã„ã¦ã¯çŸ¥ã£ã¦ã„ã‚‹ã‚‚ã®ã¨ã™ã‚‹ã€‚ ãã‚Œã§ã€ä»Šæ—¥ã¯ã‚¹ãƒšã‚¯ãƒˆãƒ©ãƒ«ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã®è©±ã€‚自然言語処ç†ä»¥å¤–ã§ã‚‚利用ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ãŒã€ã“ã‚Œã¯ã‚°ãƒ©ãƒ•ã®ã‚¹ãƒšã‚¯ãƒˆãƒ«ã«åŸºã¥ãクラスタリングã®æ‰‹æ³•ã§ã€åŠæ•™å¸«ã‚ã‚Šå¦ç¿’ã¸ã®æ‹¡å¼µãŒã‚„ã‚Šã‚„ã™ã„ã®ãŒåˆ©ç‚¹ã€‚ãªã«ã‚’ã™ã‚‹ã‹ã¨ã„ã†ã¨ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã‚’グラフã®åˆ†å‰²å•é¡Œ(ç–Žã§ã‚るエッジをカット)ã«å¸°ç€ã—ã¦è§£ã手法ã§ã€ã©ã†ã„ã†ãµã†ã«åˆ†å‰²ã™ã‚‹ã‹ã«ã‚ˆã£ã¦ Normalized cut (Ncut) ã¨ã‹ Min-max cut (Mcut) ã¨ã‹ã„ã‚ã„ã‚ã‚る。 完全ã«ã‚°ãƒ©ãƒ•ãŒåˆ†å‰²ã§ãã‚‹å ´åˆã¯ã“ã‚Œã§ã‚ã§ãŸã—ã‚ã§ãŸã—ãªã®ã ãŒã€å®Ÿä¸–ç•Œã®ã‚°ãƒ©ãƒ•ã¯ãã‚“ãªç°¡å˜ã«åˆ‡ã‚Œãªã„ã“ã¨ãŒå¾€ã€…ã«ã—ã¦ã‚る。ãã‚Œã§è¿‘ä¼¼ã—ã¦ã“ã®ã‚°ãƒ©ãƒ•åˆ†å‰²å•é¡Œã‚’解ãã®ã ãŒã€Normalized c
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ã„ã¾ã•ã‚‰èžã‘ãªã„グラフィカルモデル入門
5. ã©ã‚“ãªã‚°ãƒ©ãƒ•ã‚£ã‚«ãƒ«ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ãŒã‚ã‚‹ã‹ï¼Ÿ ãƒžãƒ«ã‚³ãƒ•ç¢ºçŽ‡å ´ （Markov Random Field） ベイジアンãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ （Bayesian Network） ＊ã“れらã®ä¸‹ä½ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¨ã—ã¦ï¼Œæœ‰å‘木や無å‘木ãŒã‚る．ã¾ãŸï¼Œç„¡å‘リンク㨠有å‘リンクã®ä¸¡æ–¹ã‹ã‚‰ãªã‚‹é€£éŽ–グラフ（chain graph）ã¨ã„ã†ã‚‚ã®ã‚‚ã‚る． ç„¡å‘グラフィカルグラフ 有å‘グラフィカルグラフ UGM: Undirected Graphical Model DGM: Directed Graphical Model 6. ã©ã‚“ãªå¿œç”¨ãŒã‚ã‚‹ã‹ï¼Ÿ モデル 応用例 補足 ãƒžãƒ«ã‚³ãƒ•ç¢ºçŽ‡å ´ ç”»åƒå¾©å…ƒãƒ»ä¿®å¾©ï¼Œ é ˜åŸŸåˆ†å‰²ï¼Œç”»åƒåˆæˆï¼Œ ステレオ照åˆ, etc. ç”»ç´ ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã®æ‰‹æ³•ãŒå¤šã„ï¼Žç”»ç´ é–“ ã®å› 果関係を決ã‚ã‚‹ã“ã¨ãŒé›£ã—ã„ ãŸã‚，矢å°ã‚’引ãã«ãã„． ベイジアン ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ 物体追跡， ジェスãƒãƒ£èªè˜, etc. 系列データã«å¯¾ã™ã‚‹æ‰‹æ³•ãŒå¤š
絶対ã«æã„ã¦ã¯ã„ã‘ãªã„グラフ入りスライド24æžš -slideshare
These slides include many inappropriate graphs. If you want to tell the summary of the data correctly, you should avoid to use graphs in this presentation. They can mislead those who view them. In English, the title of presentaion is "24 slides including graphs that should not be absolutely drawn".Read less
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