1. 画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 機械学習プロフェッショナルシリーズの書籍は読んでおきたい書籍が数冊ありますが、その中でも画像認識領域を扱う場合には是非とも読んで起きたい書籍です。 ですが、数学の知識(偏微分、行列演算など)がある程度必要となります。 2. 統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測 大変良書なのですが、高価です。 xgboostやディープラーニング等は紹介されておりませんが、 回帰や分類などの基本的な部分からグラフィカルモデルまで網羅されていますので、オススメです。 目次は こちら をご確認ください。 3. パターン認識と機械学習 上 機械学習の定番の教科書ですが、読み応えMAXです。 4. パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測) 上の続きで、上を読んでから読むのが良いかと思います。 5. 機械学習 ─データを読み解くアルゴリズムの技法 7000円と少々高いですが、概念学習などの論理モデルやROCなどにについても丁寧に解説してありオススメです。 今回は、書籍12冊と+α書籍を紹介し、前回同様に(4パターンの)学習ロードマップも記述しました。 最近はディープラーニングの書籍が一気に増え、書籍を買う側もどれを買えばいいのかわからず、実際書店で見ようと思っても、多すぎて困ってしまうかと思います。 そんな時にこの記事が少しでも多くの方々の役に立てれば幸いです。 サイバーブレイン株式会社 代表取締役CEO 谷 一徳 フォローお待ちしております! 入門パターン認識と機械学習. Twitter Facebook 2000名以上が参加しいてるAIコミュニティも運営しております。 毎日AIに関する情報を提供しておりますので、こちらのご参加もお待ちしております! 人工知能研究コミュニティ Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
決定木 7. 1 分類木と回帰木 7. 2 分類木の学習法 7. 3 回帰木の学習法 7. 4 学習アルゴリズムの拡張 章末問題 8. 集団学習法 8. 1 バギング 8. 2 ブースティングとAdaBoost 8. 3 ランダムフォレスト 8. 4 ランダムフォレストによる特徴の重要度計算 8. 5 定理8. 1の証明 章末問題 9. 非線形判別関数とニューラルネットワーク 9. 1 区分線形識別関数 9. 2 階層型ニューラルネットワーク 9. 1 生体の情報処理モデル 9. 2 ニューラルネットのモデル 9. 3 ニューラルネットの学習 章末問題 10. カーネル法 10. 1 リッジ回帰 10. 2 特徴ベクトルとカーネル 章末問題 11. サポートベクトルマシン 11. 1 サポートベクトルマシン(SVM) 11. 2 カーネルを用いたサポートベクトルマシン 11. 3 ソフトマージンサポートベクトルマシン 11. 4 サポートベクトルマシンの効率的学習法 章末問題 12. 関連ベクトルマシン 12. 1 関連ベクトルマシン(RVM) 12. 2 RVMの効率的学習法 12. 3 RVMの予測法 章末問題 13. 二値判別器の組合せによる多値分類法 13. 1 基本的な方法 13. 1 one-vs-the rest分類法 13. 2 one-vs-one分類法 13. 2 Error Correcting Output Codes (ECOC)法 13. 1 Exhaustive Codeによる構成法 13. 2 Reed-Muller符号(RM符号)による構成法 13. 3 その他の方法 13. 4 分類法 章末問題 14. 学習モデルと統計的推定 14. 目次：入門パターン認識と機械学習/後藤 正幸 - 紙の本：honto本の通販ストア. 1 確率モデルとベイズ識別 14. 2 パラメトリックな認識と統計的推定 14. 1 パラメータの推定問題 14. 2 ベイズ推定 14. 3 尤度・事後確率の最大化 14. 4 予測問題 14. 5 ベルヌーイ試行のベイズ推定 章末問題 15. 潜在クラスモデル 15. 1 混合正規モデル 15. 2 EMアルゴリズム 15. 3 潜在クラスモデルの例 15. 1 多次元混合正規モデル 15. 2 混合Polya分布モデル 15. 3 PLSIとLDA 章末問題 16. 統計的モデル選択とモデル平均化法 16.
情報理論・情報科学 ランキング 情報理論・情報科学のランキングをご紹介します 情報理論・情報科学 ランキング一覧を見る 前へ戻る 1位 医療AIの知識と技術がわかる本 事例・法律から画像処理・データセットまで 小西 功記 (著) 医療AIの知識と技術がわかる本 事例・法律から画像処理・デー... 2位 動物意識の誕生 生体システム理論と学習理論から解き明かす心の進化 下 シモーナ・ギンズバーグ (著) 動物意識の誕生 生体システム理論と学習理論から解き明かす心の... シモーナ・ギンズバーグ (著... 3位 動物意識の誕生 生体システム理論と学習理論から解き明かす心の進化 上 4位 データ・ドリブン・エコノミー デジタルがすべての企業・産業・社会を変革する 森川 博之 (著) データ・ドリブン・エコノミー デジタルがすべての企業・産業・... 5位 手を動かしながら学ぶビジネスに活かすデータマイニング 尾崎 隆 (著) 次に進む
1 多項式回帰モデルの例 16. 2 階層モデル族 16. 3 統計的モデル選択問題 16. 4 モデル選択規準 16. 4. 1 赤池情報量規準(Akaike information criterion) 16. 2 SchwarzのBIC (Bayesian information criterion) 16. 3 RissanenのMDL(minimum description length)規準 16. 5 一致性の議論 16. 5. 1 最適モデルと一致性 16. 2 モデルの事後確率の漸近的性質 16. 3 情報量規準と一致性 16. 4 モデル選択規準に関する様々な議論 16. 6 モデル平均化 章末問題 引用・参考文献 付録 A. 1 ベクトル空間と関数の最適化 A. 1 多次元二次関数 A. 2 一般の関数 A. 2 ラグランジュの未定乗数法 A. 1 例題 A. 2 問題の一般定式化 A. 3 ラグランジュの未定乗数法 A. 4 ラグランジュの未定乗数法の解釈 A. 3 固有値と固有ベクトル A. 1 線形変換 A. 2 固有値と固有ベクトル A. 3 行列の基本的性質 A. 4 多次元正規分布 A. 1 二次元正規分布(無相関の場合) A. 2 二次元正規分布(相関がある場合) A. 3 多次元正規分布 索引 amazonレビュー 掲載日:2020/05/08 「電子情報通信学会誌」2020年5月号広告
企業経営において、常に生産性向上を意識しなければ発展はおろか、生き残ることすら出来ません。人は、心にゆとりのないギスギスした精神状態では能率は上がらないどころか、事故の原因とさえなりかねません。そこに貢献するのが癒やし犬、社員犬です。それには無駄吠えしない、人懐こい等の条件が備わっていなければならず、それに相応しいのが小豆柴・豆柴です。 費用対効果を考慮するなら最低の福利厚生費で、より高い生産性向上効果を生むものと言えます。 心のこもった、本当の『活きた贈り物』に最適 揺るぎない人気のある小豆柴・豆柴は、高級な贈り物としても大変喜ばれています。誕生祝いプレゼント、入学祝いプレゼント、クリスマスプレゼント、敬老の日プレゼント、新築祝いプレゼントとあらゆるお祝いの贈り物としてもその人気は増加の傾向を辿っています。犬を飼いたいとお考えの方へのプレゼントなら、最高の贈り物となるのですから、正に活きたプレゼントです。 関連情報 豆柴とは? 成犬時の大きさ、価格、血統書、選び方など 豆柴の飼い方、しつけ、運動、食事などについて
記事投稿日:2020/12/31 20:42 最終更新日:2020/12/31 20:42 12月30日に放送された「第62回 輝く!日本レコード大賞」(TBS系)で、アイドルグループ「豆柴の大群」のメンバーが舞台上で転倒。心配する声が続々と上がったが、演出だったと発覚。ネットでは賛否分かれている。 ハプニングが起こったのは、新人賞を受賞した4組が舞台上に集まった時のことだった。最優秀新人賞が演歌歌手の真田ナオキ(31)だと発表されると、豆柴の大群のミユキエンジェル(20)は勢いよく飛び上がり、その後転倒。そして、彼女は他のメンバーに抱えられながら退場した。 その様子を見ていた視聴者は、ネットで《え!? ︎ 豆柴の大群の子大丈夫!? ︎ 倒れた!? ︎》《体調不良でぶっ倒れったぽい???
ドッグランを上手に使えば、ストレス発散だけでなく他の犬や飼い主さんとも仲良くなることができます。 マナーやルールを守って使うようにしてくださいね。 散歩嫌いな豆柴をしつけるコツ 散歩を嫌がる理由として、「恐怖を感じている」「首輪がきつい」などの理由が考えられます。 恐怖を感じているのであれば、普段と散歩の道を変えてみるのもおすすめです。首輪がきつそうならサイズを計り直して合ったものを身に着けるようにします。 無理やり連れて行こうとするのではなく、なぜ嫌がるのかを考えて原因を取り除くことが大切です。 散歩に関するしつけについては関連記事もご確認ください。 まとめ 豆柴に散歩は必要ないと思うかもしれませんが、散歩には様々なメリットがあります。 充実した生活を送ってもらうためにも、頻度や時間、季節による散歩の行い方を柔軟に変更しながら散歩を楽しんでみてくださいね。 ↓別の豆柴の記事を読む↓ ↓犬種205種類まとめ記事を読む↓