人工知能に関する断創録

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(更新停止: 2019年12月31日)

パターン認識と機械学習(PRML)まとめ

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

パターン認識と機械学習の学習―ベイズ理論に挫折しないための数学

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これなら分かる応用数学教室―最小二乗法からウェーブレットまで

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これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで

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プログラミングのための線形代数

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プログラミングのための確率統計

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言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)

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フリーソフトではじめる機械学習入門

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フリーソフトでつくる音声認識システム?パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで?

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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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