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第11回「続・わかりやすいパターン認識」読書会を開催しました #ぞくパタ

去る7月14日にドワンゴ様で、
第11回「続・わかりやすいパターン認識」読書会を開催しました。
ドワンゴ様、会場をご提供いただき、本当にありがとうございました!
また、参加者のみなさま、発表者のみなさま、
ご参加いただきありがとうございました。

今回は第11章「第11章「ノンパラメトリックベイズモデル」が範囲で、
前半11:4節までを@teramonagiさんに発表していただきました。

クラスタ構造のモデリングをしよう、ということで、
データをどのように分割するのかについての基礎的な手法を
ご紹介いただきました。
ホップの壺や中華料理店過程について、
図と数式を組み合わせてもらったおかげで、
非常にわかりやすかったです。

また、中華料理店過程、ピットマン・ヨー過程については
Rでの実行例を示していただき、数式とプログラムを見比べながら
理解を進めることができました。
ありがとうございます!

また、質問としてあげられた、クラスタ数が増えるにつれ、
クラスタ1つあたりの大きさがだんだん小さくなって行くように見えるが、
均等に別れるべきデータの場合はどうなるのか?については、
@shuyoさんがフォローしてくださったので、ぜひ見に行きましょう!

「続・わかりやすいパターン認識」11章「ノンパラメトリックベイズ」の「クラスタリングの事前確率」について

次回は8月18日。
ノンパラベイズ後半戦です。
先行して予習を始めていますが、
11:6の難易度はかなりきつめです。
ちゃんと予習して、何とかついて行きたいと思います...
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第10回「続・わかりやすいパターン認識」読書会

去る6月30日にドワンゴ様で、
第10回「続・わかりやすいパターン認識」読書会を開催しました。
ドワンゴ様、会場をご提供いただき、本当にありがとうございました!
また、参加者のみなさま、発表者のみなさま、
ご参加いただきありがとうございました。

今回は第10章「クラスタリング」が範囲で、
発表者は@KotaMori1さんでした。

前回9章の混合正規分布とK-means, 凸クラスタリングとの違いを、
最適化、クラスタ数、割り当て法の観点から丁寧に解説いただきました。
また、数式の展開や演習問題の範囲についても補足していただき、
非常に勉強になりました。
ありがとうございました。

また、LTとして@y__utiさんが、
各言語の k-means 比較について発表してくださいました。

私自身はR以外あまり触らない身ですが、言語ごとに、
果ては同じ言語であっても違いがいろいろあって興味深かったです。
同じK-meansであっても考え方が色々あるということですね。

さて、次回は7月14日。
山場のノンパラベイズに突入します。
@shuyoさんの予習エントリにもあったように、
ちゃんと予習しないと(予習しても?)ついていけなそうです。
振り落とされないよう頑張りたいと思いますので、
またよろしくお願いいたします。
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