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A Statistical Learning/Pattern Recognition Glossary
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ゼミã®ãƒ¬ã‚¸ãƒ¥ãƒ¡é›†
ゼミã®ãƒ¬ã‚¸ãƒ¥ãƒ¡é›† 2018å¹´å‰æœŸã¯ã€ä»¥ä¸‹ã®æœ¬ã‚’ã‚„ã‚Šã¾ã™ 「Python ã§ã¯ã˜ã‚る機械å¦ç¿’〠Andreas C. Muller and Sarah Guido (ä¸ç”°ç§€åŸº 訳) オライリー・ジャパン (2017) æ–°ç´ç ”æ–°é…属+ ã® Python 課題進æ—çŠ¶æ³ æ–°ç´ç ”新人ã®èª²é¡Œé€²æ—状æ³ï¼ˆTeX） 分類å•é¡Œã®èª²é¡Œ 2017年後期ã¯ã€ç§ã®ä»¥ä¸‹ã®æœ¬ã‚’ã‚„ã‚Šã¾ã™ 「Chainer v2 ã«ã‚ˆã‚‹å®Ÿè·µæ·±å±¤å¦ç¿’〠新ç´æµ©å¹¸ オーム社 (2017) 2017å¹´å‰æœŸã¯ã€ä»¥ä¸‹ã®æœ¬ã‚’ã‚„ã‚Šã¾ã™ 「機械å¦ç¿’ç†è«–入門〠ä¸äº•æ‚¦å¸ 技術評論社 (2015) æ–°ç´ç ”ä»®é…属+ ã® Python 課題進æ—çŠ¶æ³ æ–°ç´ç ”新人ã®èª²é¡Œé€²æ—状æ³ï¼ˆTeX） 分類å•é¡Œã®èª²é¡Œ 2016å¹´å‰æœŸã¯ã€ä»¥ä¸‹ã®æœ¬ã‚’ã‚„ã‚Šã¾ã™ 「実践 機械å¦ç¿’システム〠Willi Richet, Luis Pedro Coelho è‘—ã€æ–‰è—¤åº·æ¯… 訳 オライリー・ジャパ
二値変数 - 機械å¦ç¿’ã®ã€Œæœ±é·ºã®æœWikiã€
二値変数 (binary variable)†二値変数ã¨ã¯äºŒã¤ã®å€¤ã‚’ã¨ã‚Šã†ã‚‹ã‚«ãƒ†ã‚´ãƒªå¤‰æ•°ï¼Žæ•°å€¤ã¨ã—ã¦æ‰±ã†å ´åˆã¯ 0/1 ã¾ãŸã¯ +1/-1 ã§ç¬¦å·åŒ–ã™ã‚‹ï¼Ž 対称ãªäºŒå€¤å¤‰æ•°ï¼š 男性/女性ãªã©ã©ã¡ã‚‰ã®å€¤ã‚‚åŒã˜é‡ã¿ã®äºŒå€¤å¤‰æ•°ï¼Žç”·æ€§=0，女性=1ã¨ç¬¦å·åŒ–ã—ã¦ã‚‚，男性=1，女性=0 ã¨ç¬¦å·åŒ–ã—ã¦ã‚‚類似度ãªã©ãŒå¤‰åŒ–ã—ãªã„よã†ã«ã™ã‚‹ï¼Ž indicatingãªäºŒå€¤å¤‰æ•°ï¼š ã‚る性質(例：クエリã®ãƒ¬ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã¸ã®é©åˆ)ã‚’æŒã¤ã‹ï¼ŒæŒãŸãªã„ã‹ã¨ã„ã†é‡è¦æ€§ã«å·®ãŒã‚る二値変数．ã‚る性質ãŒã‚ã‚‹ã¨ãã‚’1，ãã†ã§ãªã„ã¨ãã‚’0ã¨ç¬¦å·åŒ–ã—ãŸãªã‚‰ï¼ŒäºŒã¤ã®äºŒå€¤å¤‰æ•°ãŒä¸¡æ–¹ã¨ã‚‚1ã§ã‚ã‚‹ã¨ãã®æ–¹ãŒï¼Œä¸¡æ–¹ã¨ã‚‚0ã§ã‚ã‚‹ã¨ãより類似ã—ã¦ã„るよã†ã«ç¬¦å·åŒ–ã™ã‚‹ï¼Ž ↑ 二値変数ã®é¡žä¼¼åº¦â€ \(m\)個ã®0/1ã®å€¤ã‚’ã¨ã‚‹äºŒå€¤å¤‰æ•°ã®ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ« \(\mathbf{x}\) 㨠\(\mathbf{y}\) ã®é¡žä¼¼åº¦ã‚’考ãˆã‚‹ï¼Ž \(i=1,\ldots,m\
オンラインEMアルゴリズム- DO++
EMアルゴリズム（Expectation Maximizationアルゴリズムã€æœŸå¾…値最大化法ã€ä»¥ä¸‹EMã¨å‘¼ã¶ï¼‰ã¯ã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã«è¦³æ¸¬ã§ããªã„éš ã‚Œå¤‰æ•°ï¼ˆæ½œåœ¨å¤‰æ•°ï¼‰ãŒã‚ã‚‹å ´åˆã®ãƒ‘ラメータ推定を行ã†æ™‚ã«æœ‰ç”¨ãªæ‰‹æ³•ã§ã‚る。 EMã¯ä½•ãã‚Œã¨ã„ã†äººã®ãŸã‚ã«ç°¡å˜ãªèª¬æ˜Žã‚’下ã®æ–¹ã«æ›¸ã„ãŸã®ã§èªã‚“ã§ã¿ã¦ãã ã•ã„。 EMã®ãã¡ã‚“ã¨ã—ãŸèª¬æ˜Žãªã‚‰æŒæ©‹ã•ã‚“ã«ã‚ˆã‚‹è§£èª¬ã€Œè‡ªç„¶è¨€èªžå‡¦ç†ã®ãŸã‚ã®å¤‰åˆ†ãƒ™ã‚¤ã‚ºæ³•ã€ã‚„「計算統計 I―確率計算ã®æ–°ã—ã„手法 統計科å¦ã®ãƒ•ãƒãƒ³ãƒ†ã‚£ã‚¢ 11ã€ãŒä¸å¯§ã§ã‚ã‹ã‚Šã‚„ã™ã„。 EMã¯æ•™å¸«ç„¡å¦ç¿’ã§ã¯ä¸å¿ƒçš„ãªæ‰‹æ³•ã§ã‚ã‚Šã€ä½•ã‹è¦³æ¸¬ã§ããªã„変数をå«ã‚ãŸç¢ºçŽ‡ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’作ã£ã¦ãã®ç¢ºçŽ‡ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã®å°¤åº¦ã‚’最大化ã™ã‚‹ã¨ã„ã†æž 組ã¿ã§ã€è¦³æ¸¬ã§ããªã‹ã£ãŸå¤‰æ•°ã¯ãªã‚“ã ã£ãŸã®ã‹ã‚’推定ã™ã‚‹å ´åˆã«ç”¨ã„られる。 例ãˆã°è‡ªç„¶è¨€èªžå‡¦ç†ã«é™ã£ã¦ã„ãˆã°æ–‡æ›¸ã‚„å˜èªžã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã‹ã‚‰ã€æ–‡æ³•æŽ¨å®šã€å½¢æ…‹ç´ 解æžã€æ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³ã«ãŠã‘ã‚‹å˜èªžã‚¢ãƒ©ã‚¤ãƒ¡ãƒ³ãƒˆãªã©ã§ä½¿ã‚れる。
ãƒ™ã‚¤ã‚ºæƒ…å ±é‡è¦æº– - Wikipedia
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BIC - 機械å¦ç¿’ã®ã€Œæœ±é·ºã®æœWikiã€
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[オーガナイズド講演] 確率モデルã¨é›†å›£æœ€é©åŒ–入門 Introduction to statistical models for populational optimization
次ã¸: ã¾ãˆãŒã 索引 [オーガナイズド講演] 確率モデルã¨é›†å›£æœ€é©åŒ–入門 Introduction to statistical models for populational optimization 赤穂 æ˜å¤ªéƒŽ 1 Shotaro Akaho 概è¦: This paper provides an introductory review of populational search methods based on statistical modelling. We start with a random search algorithm called Markov Chain Monte Carlo (MCMC). To solve an optimization problem, it is crucial for the performance to use spec
Tsukuba.R#4ã§ã®ç™ºè¡¨è³‡æ–™ - yasuhisa's blog
上ã’ã¦ãŠãã¾ã™ã€‚ Rを高速化ã™ã‚‹ãŸã‚ã®10ã®æ–¹æ³• id:syou6162 自己紹介 å‰ç”°åº·ä¹… id:syou6162 syouã§ãŠk Tsukuba大å¦ã®4年生 最近ã®å‡ºæ¥äº‹ å’ç ”ãŠã‚㟠ノンパラメトリック回帰 自分ã§Rã®ãƒ‘ッケージを作ã£ã¦ã¿ãŸ åˆã‚ã¦!! æ¼¢ãªã‚‰ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã§èªžã‚Œã€ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§è‡ªåˆ†ã®ãƒ‘ッケージを作ã£ãŸ - Seeking for my unique color. Google summer of code Rã®ãƒ—ãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆãŒã‚ã‚‹ã®ã§å¿œå‹Ÿã—よã†ã¨æ€ã£ã¦ã„ã‚‹ ã“ã“ã‹ã‚‰æœ¬é¡Œ Rを高速化ã™ã‚‹ãŸã‚ã®10ã®æ–¹æ³• æ³¨æ„ å‰²ã¨ã‚¢ãƒ‰ãƒãƒ³ã‚¹ãªå†…容を話ã™ã‹ã‚‚ ã ã‘ã©ã€Råˆå¿ƒè€…ã®äººã«ã‚‚å½¹ã«ç«‹ã¤ã‚ˆã†ãªè©±ã‚‚折り混ãœã¦ã„ãã®ã§èžã„ã¦ã‚„ã£ã¦ãã ã—ã‚＞＜ ãã£ã‹ã‘ å’è«–ãŒç†è«–&シミュレーション Macbookã‚’ãŒã‚“ãŒã‚“回㙠ã¾ã¨ã‚‚ã«å›žã™ã¨3æ—¥ã‹ã‹ã‚‹ï¼žï¼œ 3ã¤ã®ã‚¹ãƒ†ãƒƒãƒ— Rレベルã§ã®é«˜é€ŸåŒ– Cレベルを使ã£ãŸé«˜é€ŸåŒ–
形質 - Wikipedia
形質ã¨ã¯ã€ç”Ÿç‰©ãŒç¤ºã—ã€éºä¼ã«ã‚ˆã£ã¦åå«ã«ä¼ãˆã‚‰ã‚Œã‚‹æ€§è³ªã®ã“ã¨ã€‚以下ã«å¤§åˆ†ã•ã‚Œã‚‹ã€‚ 形態形質：形状ã€ã‚µã‚¤ã‚ºã€è‰²ãªã© 生態形質：生活å²ã€è¡Œå‹•ãªã© 生ç†å½¢è³ªï¼šè€æ€§ã€è‡³é©æ¸©åº¦ãªã© 分åå½¢è³ªï¼šæ ¸åž‹ã€éºä¼åé…ç½®ã€éºä¼ååž‹ã€å¡©åŸºé…列ãªã© 例ãˆã°ã€æ¤ç‰©ãŒå¯¾è±¡ã§ã‚ã‚Œã°ã€æ¬¡ã®ã‚ˆã†ãªã‚‚ã®ãŒã‚る。 å½¢ã€è‰²ã€å¤§ãã•ãªã©ã®å¤–観（形態）ã¨ã—ã¦è¦³å¯Ÿã•ã‚Œã‚‹æ€§è³ª 花ãŒå’²ã時期（開花期）ãªã©è¦³å¯Ÿã§ãる生ç†çš„ãªæ€§è³ª 果実ã®ç”˜ã•ï¼ˆç³–å«é‡ãªã©ã®æˆåˆ†ï¼‰ã‚„ç—…æ°—ãªã©ã«å¯¾ã™ã‚‹æŠµæŠ—性ãªã©ã®å¤–観ã‹ã‚‰åˆ¤ã‚Šã«ãã„生ç†çš„ãªæ€§è³ª 動物ã§ã¯ä»¥ä¸‹ã®ã‚‚ã®ã‚‚å«ã¾ã‚Œã‚‹ã€‚ 特定ã®çŠ¶æ³ä¸‹ã§ã®è¡Œå‹•ã®å‚¾å‘（行動形質） 分å形質ã§ã¯ã€å½¢è³ªãŒå®Ÿéš›ã«è¡¨ç¾ã•ã‚ŒãŸã‚‚ã®ã‚’表ç¾åž‹ã¨ã„ã†ã€‚両者ã¯æ··åŒã•ã‚ŒãŒã¡ã ãŒã€å½¢è³ªã¯æ€§è³ªãã®ã‚‚ã®ã§ã‚ã‚Šã€è¡¨ç¾åž‹ã¯å½¢è³ªãŒå®Ÿç¾åŒ–ã—ãŸã‚‚ã®ã§ã‚る。例ãˆã°ã€äººã®ã€ŒABOå¼è¡€æ¶²åž‹ã€ã¯å½¢è³ªã§ã‚ã‚Šã€å€‹äººã®ã€ŒA型・B型・AB型・Oåž‹ã€ãŒè¡¨ç¾åž‹ã§ã‚る。 形質ã®å–ã‚Šã†ã‚‹çŠ¶æ…‹
データ分æžäº‹ä¾‹é›†
「統計解æžãƒãƒ³ãƒ‰ãƒ–ック　多変é‡è§£æžã€ã‚ˆã‚Š é‡å›žå¸°åˆ†æžã€€ã‚»ãƒ¡ãƒ³ãƒˆã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ é‡å›žå¸°åˆ†æžã€€å¤‰æ•°é¸æŠž é‡å›žå¸°åˆ†æžã€€å›žå¸°è¨ºæ– 線形判別分æžã€€ï¼’群　ã‚ã‚„ã‚ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ ２次判別関数　２群 線形判別　　　多群 æ£æº–判別　　　多群 主æˆåˆ†åˆ†æžã€€èº«ä½“測定ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ æ£æº–相関分æžã€€ä½“力ã¨é‹å‹•èƒ½åŠ› å› å分æžã€€ã€€é«˜æ ¡ç”Ÿï¼–科目ã®è©¦é¨“æˆç¸¾ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ クラスター分æžã€€12種ç†ã®é£²æ–™é–“ã®å—œå¥½åº¦ æ•°é‡åŒ–â… é¡žã€€ãƒ†ãƒ¬ãƒ“ç•ªçµ„ã®è¦–è´çŽ‡ã¨å†…容ã€æ™‚間帯ã®èª¿æŸ»ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ æ•°é‡åŒ–Ⅱ類　テレビ番組ã®è¦–è´çŽ‡ã¨å†…容ã€æ™‚間帯ã®èª¿æŸ»ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ æ•°é‡åŒ–Ⅲ類　１２種類ã®é£²æ–™ã¨æ€§ãƒ»å¹´ä»¤ã§ã®å—œå¥½ æ•°é‡åŒ–Ⅳ類　 ä¸»åº§æ¨™åˆ†æž ãƒã‚¤ãƒ—ãƒãƒƒãƒˆã€€ï¼‘２種類ã®é£²æ–™ã¨æ€§ãƒ»å¹´ä»¤ã§ã®å—œå¥½ 多変é‡ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®ã‚°ãƒ©ãƒ•è¡¨ç¤º
2008-09-23 - Web1.0 - ã¯ã¦ãªã‚¢ãƒ³ã‚±ãƒ¼ãƒˆã¯ä½¿ã„æ–¹ã—ã ã„ã§ç²¾åº¦ãŒ6%ã‹ã‚‰70%ã«UPã™ã‚‹
例ã®ã‚¢ãƒ³ã‚±ãƒ¼ãƒˆã«ã¤ã„ã¦ã®è§£èª¬ã¨è¬ç½ª http://d.hatena.ne.jp/nishiohirokazu/20080918/1221708888 上記ã®ã‚³ãƒ¡ãƒ³ãƒˆã«ã‚‚書ã„ãŸã®ã ㌠以下ã®ã‚¢ãƒ³ã‚±ãƒ¼ãƒˆã‚’ プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã«è©³ã—ã„人ã«è³ªå•ã§ã™ã€‚大å¦ã§ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°çµŒé¨“ã®å¦éƒ¨ä¸€å¹´ç”Ÿå‘ã‘ã«ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã‚’æ•™ãˆã‚‹ã“ã¨ã‚’想定ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚週１コマ×åŠå¹´ç¨‹åº¦ã®é™ã‚‰ã‚ŒãŸæ™‚é–“ã§ã€ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã¨ã¯ã©ã†ã„ã†ã‚‚ã®ã‹ã¨ã„ã†æœ¬è³ªã‚’æ•™ãˆãŸã„ã®ã§ã™ãŒã€ã©ã®è¨€èªžã‚’使ã†ã®ãŒé©åˆ‡ã§ã—ょã†ã‹ã€‚ å†åº¦å–ã‚Šç›´ã—ã¦ã¿ãŸ 最åˆã®è³ªå•æ™‚ã«å¯¾ã—ã¦æ£å½“率㌠6%ã‹ã‚‰70%ã¨å¤§å¹…ã«æ”¹å–„ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã“ã¨ãŒã‚ã‹ã‚‹ã ã‚ㆠ（無効ãªæŠ•ç¥¨ã¯é™¤ã„ã¦ã„る） 最åˆã®ã‚¢ãƒ³ã‚±ãƒ¼ãƒˆçµæžœ ç§ãŒè¡Œã£ãŸã‚¢ãƒ³ã‚±ãƒ¼ãƒˆçµæžœ ãƒã‚¤ãƒ³ãƒˆã¯ １．最åˆã¨æœ€å¾Œã®è³ªå•é …ç›®ã¯ä½¿ã‚ãªã„（BOTã‚„æ„味無ãé¸ã¶äººã‚ˆã‘） ２．「○○ãªäººã¯å›žç”ã—ãªã„ã§ä¸‹ã•ã„ã€ã§ã¯ãªã「○○ãªäººã¯ã“ã¡ã‚‰ã‚’é¸ã‚“ã§ãã ã•ã„ã€ã¨
ã‚ã®ã²ã¨æ¤œç´¢ SPYSEE [スパイシー]
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