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機械学習の理論のリンク集

文書の過去の版を表示しています。


機械学習の理論の説明のリンク集

機械学習が専門家の間で爆発的に流行したきっかけとしては、毎年開催されているAIの画像認識大会であるImageNetで、2012年に、Deep Learningの手法を用いたAlexNetというチームが前年度までの優勝者をブッチギる形(Top5エラー率が、2011年の25.7%から、2012年のAlexNetで16.7%)で優勝したことにあります。Deep Learningというのは、基本的には、ニューラルネットワークの隠れ層を深くしたものですから、それまでの知識も大事です。ですから、2011年以前の記事へのリンクも記載させていただきます。

高卒でもわかる機械学習 (0) 前置き
2015年11月24日

http://hokuts.com/2015/11/24/ml0/

2011-01-14
機械学習超入門 ~そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか~
計算機科学

http://d.hatena.ne.jp/echizen_tm/20110114/1295030258

2014年6月17日
機械学習アルゴリズムへの招待

http://postd.cc/a-tour-of-machine-learning-algorithms/

連載 機械学習 はじめよう

2010年6月25日-2013年12月25日

http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning
⇒ロジスティック回帰、ベイズ線形回帰、パーセプトロン、線形回帰、ベイズ確率、ベジアンフィルタなどについての説明と、Python2.6を用いての実装方法の解説があります。

ゼロからDeepまで学ぶ強化学習
icoxfog417
2017年05月23日に更新

http://qiita.com/icoxfog417/items/242439ecd1a477ece312

機械学習の理論のリンク集.1496491470.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)

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