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人工知能に関する断創録

人工知能、認知科学、心理学、ロボティクス、生物学などに興味を持っています。このブログでは人工知能のさまざまな分野について調査したことをまとめています。最近は、機械学習・Deep Learningに関する記事が多いです。



パターン認識と機械学習(PRML)まとめ

PRML 機械学習

2010年は、パターン認識と機械学習(PRML)を読破して、機械学習の基礎理論とさまざまなアルゴリズムを身につけるという目標(2010/1/1)をたてています。もうすでに2010年も半分以上過ぎてしまいましたが、ここらでまとめたページを作っておこうと思います。ただ漫然と読んでると理解できてるかいまいち不安なので、Python(2006/12/10)というプログラミング言語で例を実装しながら読み進めています。Pythonの数値計算ライブラリScipy、Numpyとグラフ描画ライブラリのmatplotlibを主に使ってコーディングしています。実用的なコードでないかもしれませんが、ご参考まで。

PRMLのPython実装

今後は、応用も重視していきたいと思っています。PRMLを読んだだけだと機械学習の理論って何かすごそうだけど結局何の役に立つの?って感じで終わってしまいそう。機械学習の応用範囲はものすごく広いけど、まずは自然言語処理との接点であるテキスト分類を研究してみる予定です。あと今までPythonを使ってきましたが、Rもなんかよさそうだなぁと思って浮気中。もしかしたらRに寝返るかも(笑)

パターン認識と機械学習 上

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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)

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Courseraの機械学習コース

Courseraで公開されているNg教授の機械学習コースの宿題はMatlabで解きましたが、同じ問題をPythonで解いてみました。

このコースはとてもよいのでオススメです。私も修了しました。

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Pythonによるモンテカルロ法

PRMLの11章のマルコフ連鎖モンテカルロ法をより詳しく理解するために「Rによるモンテカルロ法入門」をベースにPythonで実装しています(現在進行中)。scipyの確率分布に関するライブラリをたくさん使っています。

関連図書

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統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―

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