学習理論の練習
渡辺ホーム
(0) 復習 初等確率論
(1) 階層型神経回路網 練習1 (PDF) , 識別問題 (mp4) . ニューラルネットを使ってみよう
(2) Ridge と Lasso 練習2(PDF) , Ridge と Lasso (mp4) .
(3) オートエンコーダー 練習3(PDF) , 学習例 (mp4) , データ例
(4) 汎化誤差と学習誤差 練習4(PDF) , 学習例 (mp4)
(5) ベイズ法入門 練習5(PDF) , 学習例 (mp4) , 学習例 (mp4)
(6) 交差検証 練習6(PDF) , 学習例 (mp4)
(7) 周辺尤度 練習7(PDF) , 学習例 (mp4)
(8) 研究に向かう 練習8(PDF) , 学習例 (mp4)
(9) 混合正規分布 練習9(PDF) , 付録計算(PDF) , 学習例 (mp4)
(10) 行列分解 練習10(PDF) , 学習例 (mp4)
(11) いろいろなモデル 練習11(PDF) , 付録(PDF)
(12) 変分ベイズ法 練習12(PDF) , 学習例 (mp4) ,
MATLAB file , 学習結果 ,
学習結果2
以下の３つは理論に関心があるかたのみご覧ください。
(13) 最尤法とMAP法の理論 練習13(PDF) , 学習例 (mp4)
(14) ベイズ法の基本定理 練習14(PDF)
(15) 相転移 練習15(PDF)
ソフトウエアは特に限定はしません。統計の人はR、機械学習の人はpythonが推奨されているそうです。
グラフを簡単に描画する関数を持つものを使うと便利です。
東工大の学生のかたは、
学生向けのMATLABライセンスについて も
参考にしてください。
参考プログラム：
識別を行うニューラルネットの例 , ニューラルネットの描画
mp4ファイルを作成する例 , mp4ファイルの例(mp4)