PRML

Linear models for regression

1章,2章を終えた後、Graphical ModelとかHMM, PCA等本の後半をやり終えた後、やりのこした3章 "Linear models for regression"まで戻ってきました。数式も大分シンプルなものになりました。しばらくしたら、後半を忘れてしまいそう...

WikipediaからHMMの例

PRMLの輪講、本日はHidden Markov Model。毎度ながら、具体例を用いて説明・議論が行わるのがなかなか良い。本日の発表者IgorとRuiは、Hidden Markov Modelの説明にウケ狙いかとも思えるような例を持ちだしてきた。その例というのは、"お天気によって行動を…

EM Algorithm (PRML輪講)

今週のPRML輪講は、Mixture Model and EMでした。EMアルゴリズムとかk-means法とか頻繁に使用されているので、演習にあったプログラミング課題やってみました。与えられた2次元のデータ(1000個)をEMアルゴリズムでクラスタリング(Mixture Gaussianを仮定)。 …

PRML輪講

今週まで、1章Introduction、2章Probability Distribution、その後とばして8章Graphical Modelsの途中までを終えました。理解があいまいな部分が増えてきたので、ここのところ週末は自宅で復習、演習に時間を費やすことが多くなりました。自分の研究に密接…

PRML(Pattern Recognition and Machine Learning) Class 

今日は、先生自ら認める実験的ディスカッション形式の輪講授業の第3回目。1回目は、イントロで授業形式の説明。2回目は、1章の内容についてのディスカッション、3回目は1章で課題として与えられた問題についての議論でした。週2回あるこの授業は、火…

Fundamentals of machine learning and statistical data analysis

今週水曜日から大学は授業開始ですが、せっかく大学にいるので今期は研究室の先生が担当している大学院生向けの輪講形式(たまに宿題あり)の授業に参加させてもらうことしました。教科書は、Chiristopher Bishopの"Pattern Recognition and Machine Learning"…