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第四回「続・わかりやすいパターン認識」読書会

去る2月10日にドワンゴ様で、
第四回「続・わかりやすいパターン認識」読書会を開催しました。
会場提供、ありがとうございました!

さて、今回は4章後半戦が範囲。
@wwackyさんに担当していただきました。

はじめに前回の復習からはいっていただいたおかげで、
非常に助かりました!ありがとうございます。

また、この後半戦には終盤戦で大爆発するディリクレ分布についての
解説が唐突に現れるわけですが、
とてもわかり易く解説していただけたおかげで、
そもそもどんなもので、何に使うと便利なのかが少しわかりました。
しっかり復習して身につけたいと思います。

また、今回は@yamano357さんのバイアスのお話が最終回でした。


本編中では動画読み込み問題で上手く行きませんでしたが、
帰宅してちゃんと例のやつが現れたことに気がつくことができました!
が、パスの回数は数え間違っていたので釈然としない気持ちに。
このシリーズはいずれも、
人がそんなに賢くないことを伝えてくれる良いお話でした。
データを扱う人として、聞いておいてよかったと思います。

次回は3月3日です。
またよろしくお願いします!
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ISLR講義前半戦終了

毎週少しずつ、Stanfordの機械学習コース
Statistical Learningを進めております。

本コースは例のカステラ本こと、
The Elements of Statistical Learningの著者である、
Trevor HastieとRobert TibshiraniがR向けに
書き下ろしたテキストを使って進められます。

テキストはフリーでダウンロードできますし、
Rのスクリプトや、データセットなども充実しています。

An Introduction to Statistical Learning with Applications in R

講義動画には字幕が動画内と動画横にそれぞれ用意されており、
動画横の字幕から再生箇所に飛んだり、
直接単語を検索したりできるので便利です。
また、動画そのものや字幕もダウンロード可能なので、
復習しやすい形になっていると思います。

動画は10分前後で、トピックごとに分かれています。
1つの章は動画が5-10個集まった形になっており、
それぞれに練習問題が付いている形。

1週間で1章のペースで講義が進み、
現在5章まで公開されています。

現在私は練習問題で苦戦しており、現時点で47問終了、27問正解。
一応Passの基準は5割なのですが、
最新5章の正答率がスーパー低かったので、この先どうなるやら…。

第三回「続・わかりやすいパターン認識」読書会

去る1月27日にドワンゴ様で、
第三回「続・わかりやすいパターン認識」読書会を開催しました。
ありがとうございます!

今回は第4章「パラメータ推定」の前半が範囲。
発表を担当してくださったのは @ksmznさんでした。


本の内容に自分の考えを交えて、わかりやすく解説していただきました。
分布の図もきれいでしたね。
確率分布のパラメータをいじるアプリについてもご紹介いただき、
とても刺激になりました!(以下記事URL
http://ksmzn.hatenablog.com/entry/statdist-shiny

続いて@weda_654さんによるわかパタ2章


エクセルとの戦いに負けずのご参戦、ありがとうございました。
今回はパーセプトロンについての解説。
後にニューラルネットやひいてははやりのディープラーニングにも
関係してくるテーマです。要復習ですね。

最後は@yamano357さんのバイアスのお話。


自己奉仕バイアスはなかなか刺さりますね…。
気をつけねば。
逆にスポットライト効果はわりと感じる口でしたが、
学生の頃からしょっちゅう発表してるうちに
だんだん気にならなくなってきた気がします。
あるあるですが深いですね…。

次回は2月10日。
第4章「パラメータ推定」の後半です。
またよろしくお願いいたします!
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