PRML 読書会 #6 がありました。皆さんお疲れ様でした。 読書会の内容については、別途。 id:tsubosaka さんに「(ニューラルネットワークの実装で) XOR の学習できました？」と聞かれて「出来るように作ったはずだけど、まだ試してない〜」と答えたので、試し…

「パターン認識と機械学習(PRML)」５章の勉強して、ニューラルネットワーク実装してみたくならんかったらヤバいよね、ってくらい実装してみろオーラが出てたので、書いた。 少し汎用的に作ってみたかったので、R ではなく Ruby。http://github.com/shuyo/iir…

勉強会とかでプレゼンした後、同じ内容をブログにまとめ直すの、めんどくさいなあ〜と思ったことありません？ ブログを書いたら、それがそのままプレゼンになればいいのに…… というわけで。 はてなダイアリーに書いた記事がそのままプレゼンテーションになる…

参考：[http //d.hatena.ne.jp/n_shuyo/20110722/prml:title=「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ by herumi]:PRML 4章の数式の解説。特にロジスティック回帰の難しいところなども詳細に書かれている。 8/8 に パターン認識と機械学習(PRML)読書会…

これは パターン認識と機械学習(PRML)読書会 #5 (4章 線形識別モデル) での発表用の資料「4.1.7 パーセプトロン・アルゴリズム」〜「おまけ(PA, CW)」です。 まとめメインで、細かい計算やサンプルは板書する予定です。 4.1.7 パーセプトロンアルゴリズム 参…

これは パターン認識と機械学習(PRML)読書会 #5 (4章 線形識別モデル) での発表用の資料「4.1.3 最小二乗」〜「4.1.6 多クラスにおけるフィッシャー判別」です。 まとめメインで、細かい計算やサンプルは板書する予定です。 【更新】読書会での指摘を反映。 …

これは パターン認識と機械学習(PRML)読書会 #5 (4章 線形識別モデル) での発表用の資料「4.1 識別関数」〜「4.1.2 多クラス」です。 まとめメインで、細かい説明/計算やサンプルは板書する予定。 【更新】読書会での指摘を反映。 PRML 4章 線形識別モデル …