資料 スライド 線形識別モデル：ベイズロジスティック回帰 スライスサンプリング（PRML 11.4節） 線形識別モデル：フィッシャーの線形判別 最適な射影 重心間の距離は離れていた方がよい 射影後の散らばりが小さい方がよい → 重ならず分離できる 実際には判…

資料 スライド 線形識別モデル 線形識別関数の最適化に最小二乗法を用いるのは不適切である 目標ベクトルtの確率的生成モデルを考えると、2クラスの場合ロジスティック・シグモイド関数σでモデル化できる ロジスティックモデルにおける対数尤度ln L ln Lはた…

統計数理研究所で行われた数学協働プログラム チュートリアル「ビッググラフと最適化」に行ってきたのでメモ。ビッグデータ解析に機械学習技術は有用か？単一種類のデータ分析（仮説検証）→ 多種多様な情報から新価値創造（仮説発見） 代表的な学習スキーム …

資料 スライド ギブスサンプリング MH法の特別な場合と見なせる 目標分布 π(x1, x2, …, xm) に対して、マルコフ連鎖の1ステップ (x1, x2, …, xm) → (x'1, x'2,…, x'm) を1次元ずつ m ステップで行う. π(x'1 | x2, x3, x4, …, xm) に従い x'1 を生成 π(x'2 | …