昨日の「PRML復々習レーン #10」の発表資料をアップしておきます。 私は、「6.4.6 ラプラス近似」と「6.4.7 ニューラルネットワークとの関係」を担当しました。 数式展開は全て自前でやり、結果数式地獄になりました。 資料作成時に疑問だった点について議論…

PRML読書会復々習レーンで発表してきました。 発表資料をアップしておきます。今回は第５章ニューラルネットワークの２節（の冒頭）部分、ニューラルネットワークの誤差をどのように定義するかというのを発表しました。

本日PRML読書会、本レーンの最終回でした。 今回はなんと、スペシャルゲストとして翻訳者の@shima__shimaさんが参加して下さいました！というわけで、今回の発表資料をアップしておきます。 今回の発表範囲は決定木です。また今回（自分の発表内容があっさり…

早速、本日の発表資料をアップ。 http://atnd.org/events/4987今回は第１３章の2.3節です。ちなみに、2.2節までに説明してある隠れマルコフモデルのEMアルゴリズムとフォワード-バックワードアルゴリズムを理解していることが前提の資料になってます。Chapte…

第三回PRML読書会復習レーンで発表してきました。 というわけで、例のごとく発表資料を上げておきます。 今回は「2.3.6 ガウス分布に対するベイズ推論」です。Chapter2.3.6View more presentations from takmin.ちなみに、@hamadakoichiさんのブログで今回の…

本日もPRML読書会で発表してきました。 http://atnd.org/events/4035修正した発表資料を上げておきます。Chapter11.2View more presentations from takmin.昔論文を読んでてマルコフ連鎖モンテカルト(MCMC)がわからずにつまずいた経験があり、いつか理解して…

昨日は第12回のPRML読書会に参加してきました。 今回は発表担当ということで、「パターン認識と機械学習」の9.2章を担当しました。 というわけで、発表資料をアップしておきます。混合ガウス分布に対して、どうやってEMアルゴリズムを適用するかという内容に…