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■上巻 第1章: 序論 序論ではまずパターン認識の最も簡単な例として多項式曲線フィッティングを取り上げ、パターン認識・機械学習の基本的な枠組みを紹介する。そしてベイズの定理や統計量などの確率論の基礎を導入し、確率論の観点から再び曲線フィッティングを扱う。不確実性はパターン認識の分野における鍵となる概念であり、確率論はこれを定量的に取り扱うための一貫した手法を与えるため、この分野における基礎の中心を担っている点で重要である。 また、回帰・識別の実際の取り扱いに際して必要となる決定理論や、パターン認識・機械学習の理論において役立つ情報理論の導入についても行う。 発表資料はこちら(ppt)とこちら(ppt)。前半では多項式曲線フィッティングの例およびベイズ的確率を、後半では決定理論および情報理論を取り扱っている。 第2章: 確率分布 第2章では二項分布や多項分布、ガウス分布といった各種の確率分布
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ヘッダーをスキップ Oracle Data Mining概要 11g リリース1（11.1） E05704-02 索引 次へ 目次 例一覧 図一覧 表一覧 タイトルおよび著作権の情報 はじめに 対象読者 ドキュメントのアクセシビリティについて 関連ドキュメント 表記規則 サポートおよびサービス Oracle Data Miningの新機能 Oracle Data Mining 11g リリース1（11.1）の新機能 Oracle Data Mining 10g リリース2（10.2）の新機能 第I部 概要 1 データ・マイニングとは データ・マイニングとは 自動検出 予測 グループ化 実用的な情報 データ・マイニングと統計 データ・マイニングとOLAP データ・マイニングとデータ・ウェアハウス データ・マイニングで可能なこと、不可能なこと 適切な問題の設定 データの理解 データ・マイニング
ゼミのレジュメ集
ゼミのレジュメ集 2018年前期は、以下の本をやります 「Python ではじめる機械学習」 Andreas C. Muller and Sarah Guido (中田秀基 訳) オライリー・ジャパン (2017) 新納研新配属+ の Python 課題進捗状況 新納研新人の課題進捗状況（TeX） 分類問題の課題 2017年後期は、私の以下の本をやります 「Chainer v2 による実践深層学習」 新納浩幸 オーム社 (2017) 2017年前期は、以下の本をやります 「機械学習理論入門」 中井悦司 技術評論社 (2015) 新納研仮配属+ の Python 課題進捗状況 新納研新人の課題進捗状況（TeX） 分類問題の課題 2016年前期は、以下の本をやります 「実践 機械学習システム」 Willi Richet, Luis Pedro Coelho 著、斉藤康毅 訳 オライリー・ジャパ
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