実践機械学習
by
TaichiKiwaki
PoweredbyOpenBook
§1はじめに
1.1はじめに
”実用的な機会学習のスキルを身につけよう”というテーマで勉強会をやろうと思います．全
員PC持ち込みで，ハッカソン形式が理想です．対象は各回ごとに基礎的なアルゴリズム，
例えば
基礎
Linear/LogisticRegression
Linear/LogisticClassification
SupervisedLearning
SupportVectorMachine
Neuralnetwork
UnsupervisedLearning
PrincipalComponentAnalysis
K-means(EMalgorithm)
その他
BayesianFiltering(KalmanFilter/ParticleFilter)
Non-parametricBayes(GaussianProcess/DirichletProcess)
MarkovRandomField/HiddenMarkov/MarkovChainMonte-Carlo/BeliefPropagation
algorithm
の内一つに絞り，Pythonを使って実装します．
1.2参考および教材候補
UFLDLhttp://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial
Theano(PythonによるML用ライブラリ)http://deeplearning.net/software/theano/
StanfordのMachineLearningクラス資料http://cs229.stanford.edu/materials.html
定番のBishop本（PRML）http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/
協賛企業募集

Practical Python Code