前回長くなりすぎて力尽きた「線形回帰のエビデンス」の続き。って今回も むやみに長いんだけど。 パターン認識と機械学習(PRML)読書会 #4 で idojun さんと「バイアス項って要るの？」という話になり。 PRML 3.4〜3.5 のモデルエビデンス使えば評価できるか…

普段 rb の付く集まりに行くことのない似非 Rubist なんだけど、「三鷹」がつくなら地元民として一度は行っとくかな、な感じで Mitaka.rb & pgcafe Nite! に のこのこ行ってきた。 関係者＆参加者の皆さん、おつかれさまでした＆ありがとうございました。 会…

R でベイズ線形回帰の予測分布 にて、初 R しつつ、線形回帰の分布図とか書いてみてたら、idojun さんに「バイアス項は？」とつっこまれた。 うああ、忘れてた！ でもバイアス項ってどれくらい効いてくるの？ 無くてもそれっぽい分布得られちゃったんだけど…

参考：「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ by herumi PRML 3章の数式の解説 パターン認識と機械学習(PRML)読書会 #4 に のこのこ行ってきた。おつかれさまでした＞各位 今回は「線形回帰モデル」。 実は、最初にざっと目を通したときに、この章ま…

読書会つながりで。 「パターン認識と機械学習」(PRML)読書会 に ただ今参加中。 「機械学習」の教科書の新定番？ 統計と解析と線形代数ガッッッツリ。 そこらへん研究していた(している)人たちも参加してくれていることもあって、熱くて厳しいツッコミの応…

翔泳社さんから 7/14 に いよいよ出版される「レガシーコード改善ガイド」。レガシーコード改善ガイド (Object Oriented SELECTION)作者: マイケル・C・フェザーズ,ウルシステムズ株式会社,平澤章,越智典子,稲葉信之,田村友彦,小堀真義出版社/メーカー: 翔泳…

訓練データを１個から２５個まで増やしていったときに、回帰関数と予測分布がどう変化していくかのアニメーション。 正解の も描いとけばよかったかなー。

一番は「やっぱりＲ覚えよう……」としみじみ実感したことかもしれない(苦笑)。 というわけで R 始めました。 同じことやっても仕方ないので PRML 3.3.2 のベイズ線形回帰による予測分布をやってみることに。 とはいえ、昨日インストールして、今日 R-Tips を…

こっちが本番。 「パターン認識と機械学習」(PRML) 上巻 p152〜p154 の分布図を書いちゃうところまで含めて Excel でやってみた。 細かい説明は後にして、実際に動いているところを。観測する訓練データが増えていくと、分布が徐々にとがっていく PRML p154 …

「正規分布に従った乱数が欲しいんだけど……。まあなんかスクリプトでも書くか」 「それエクセルで出来るよ」 「Ｒ使えよ」 PRML 読書会に向けて３章予習中。 手を動かさないと理解できない人なので、「σ=0.2 のガウスノイズを加えて人工的な訓練データを」な…