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ISLR講義終了

さて、ずっと取り組んでいたStanfordの
Statistical Learning講義をとりあえず見終わり、
問題にも全問回答いたしました。

結果、正答率57%と、
かなりぎりぎりながら一応パスすることはできた模様。

全体としてはあまりこれまで触れていなかった、
ブートストラップやSVMについての正答率が非常に低く、
弱点がはっきりした形です。

また、割と簡単な内容なのに読み違えで落としたり、
複数個正解を選ばないとだめなのに、
一個だけ選んでだめというパターンもかなりあったので
その辺りについてはもうちょっと気をつけるべきでした。

テキストについても講義と合わせて読んでいくことで、
外観をつかむことはできたと思います。
幸い動画、スクリプト、スライドがすべてダウンロード可能なので、
これらを見なおしたり、載ってるコードを動かして復習しようと思います。

今後カステラ本を読んでいくための導入くらいにはなったと信じて...
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第6回「続・わかりやすいパターン認識」読書会

去る3月17日にドワンゴ様で、
第六回「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、本当にありがとうございました!

今回の範囲は6章: EMアルゴリズムで、発表者は@yamano357さんでした。

重たい内容にもかかわらず、
わかりやすく説明いただきありがとうございました。

本の内容だけではなく、EMアルゴリズムのイメージなどにも
触れていただけたお陰で、初学者としては非常に助かりました。
また、ぞくパタ内でのEMアルゴリズムの説明は、
他の書籍の説明とはちょっと変わってるとの話もありました。
スライドの最後にある他の文献における説明と見比べることで復習し、
より理解を深めたいと思います。

次回は5月12日、第7章、マルコフモデルが範囲です。
少し時間が空いてしまいますが、
またよろしくお願いします!

第五回「続・わかりやすいパターン認識」読書会

去る3月3日にドワンゴ様で、
第五回「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5章が範囲。
前半を@piroyoungさん、

後半を@tetsuroitoさんに発表していただきました。

この章は次回、EMアルゴリズムへの助走というか、
考え方をしっかり抑えておきましょうという章になっていました。
また、教師なし学習は教師あり学習を一般化したような形に
なっていることが示されています。
一見地味ですが、重要な示唆が含まれている章でした。


続いて今回はLTが3題
はじめは@weda_654さんの
「15分?ではなすわかりやすいパターン認識_3章」

今回の内容はWidrow-Hoffの学習規則や誤差評価について。
Widrow-Hoffの学習規則がパーセプトロンの一般形になるのかな?

続いて@hoxo_mさんの
「カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた」

ネタ的な意味でもベイズ更新の理解という意味でも、
とてもおもしろい発表でした。
個人的には事前分布の設定がツボでした。

参照: 世界一くだらないベイズ推定の話をしてきました

最後は@motivic_さんによる、
「第2章の応用でゆるふわ構造学習してみたよ(・ω<)」

Bayes LiNGAMという手法についての発表でした。
LiNGAMはLinear Non-Gaussian Acyclic Modelの略で、
日本語だと線形非ガウシアン非巡回モデルと呼ぶようです。
データから因果の向きを識別しようという強力な手法ですね。
9章の内容も含むテーマだったようですが、
早いうちにこういうものがあると知っておくことで、
学習意欲が湧いてきますね。
因果関係についてはよく問われる分野なので、
使えるようにしておきたいな、と思いました。

参照: A→Bなのか、B→Aなのかをデータから見抜くことはできるだろうか?(LiNGAMのシミュレーションをしてみた)

さて、次回は3月17日。EMアルゴリズムです。
また次回もよろしくお願いします!

第43回 データマイニング+WEB @東京で発表してきました

昨日2/28に、TokyoWebmining 43rdで発表してきました。
関係者の皆様、このような機会をいただきありがとうございました。

今回の発表は、自分の研究分野とデータ解析の境界のあたりを
自分の過去の発表や最近の動向と合わせてまとめたものです。



いつもとは違う顔ぶれのなかで専門に近いところの話をする上、
この話、あんまりWebと関係無いのでは…という
不安もあったのですが、発表を聞いていただいたみなさまから
良い反応をもらえてありがたかったです。
また、双方向議論方式が学生時代の抄読会を彷彿とさせて、
なかなかいい刺激になりました。

また、@sanoche16 さんの発表にもあったベイズモデルをはじめ、
Deep learningなどの先進的なテーマについての知識がある方が多く、
色々なコメントが聞けてとても助かりました。
ベイズ、深層学習いずれも、環境分野ではまだまだ活用が多くないので、
うまく活用することで先駆的な結果を出せればいいな、と思っています。
サンプル少ない勢としてはブートストラップについての話題も気になりますw

マーケティングなどの話は一見研究とは関係無いようにも見えますが、
研究費を頂いて研究を進める以上、
頭に入れて置かないといけない話題だと思います。
研究費申請においても、コンテンツマーケティングの考えは
当てはまるところがあるのかもな、とも思ったり。
上手く自分がやっていることと絡めていきたいところです。

研究の結果がまとまったらまた発表しに行きたいので、
今後ともよろしくお願いします。
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