PRML復々習レーン #14 (再)

イベント内容

内容

§9～§9.3.1

何度時間遡行を繰り返してもワルプルムルの夜を倒せない、そんな皆様のお越しをお待ちしております！

「パターン認識と機械学習 上」
「パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)」

参加予定の方はお手数ですがGoogle Groupsに加入お願いします。

生駒PRML（パターン認識と機械学習）読書会

このグループにアクセス

発表担当者

§9	混合モデルとEM	ricksonjr
§9.1	K-meansクラスタリング	ricksonjr
§9.1.1	画像分割と画像圧縮	ricksonjr
§9.2	混合ガウス分布(Mixtures of Gaussians)	fukagai
§9.2.1	最尤推定	fukagai
§9.2.2	混合ガウス分布のEMアルゴリズム	fukagai
§9.3	EMアルゴリズムのもう一つの解釈	K5_sem
§9.3.1	混合ガウス分布再訪	K5_sem

おすすめの参考書

「言語処理のための機械学習入門」
「プログラミングのための確率統計」
「プログラミングのための線形代数」

線形代数周辺の参考書としては、PRML共訳者の一人@shima__shimaさんもお薦めの
「これなら分かる最適化数学」「これなら分かる応用数学教室」も良いです。
「式の展開がすご～く丁寧に書いてある(by@shima__shima)」

参加費

初回・学生さんは無料です。

それ以外の方は会場代として1,000円のご負担をお願いします。

※登録の際に選択する参加枠が別々になっています。

注意事項