TOP

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

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。