FrontPage / Learning Fundamentals of Machine Learning

目的

  • 自然言語処理分野で用いられる機械学習手法の基礎を学ぶ

2014年

日時
水曜日 15:00-16:30
参加者
岡崎,松林,田,成田,杉浦,高瀬,佐々木,冉,乾,田中,スミット

内容

  • 機械学習の基礎を学ぶため、Information Theory, Inference, and Learning Algorithmsを読む。
  • 基本的には1回毎に1人ずつ担当が発表する形で進める。
  • 担当は基本的に8~15ページ(およそ1~2チャプター分)とする。
  • 聴講者が分かりやすいようにパワーポイントを作成してくること。

担当・スケジュール

日時Chapterタイトル担当
4/30(水)2Probability, Entropy, and Inferenceスミット 🔒内部資料,高瀬 🔒内部資料
5/7(水)3More about Inference3.1まで:高瀬,3.2以降:松林 🔒内部資料
5/14(水)20An Example Inference Task: Clustering杉浦 🔒内部資料
5/22(木)21Exact Inference by Complete Enumeration佐々木 🔒内部資料
5/28(水)22Maximum Likelihood and Clustering冉 🔒内部資料
6/4(水)24Exact Marginalization成田 🔒内部資料
6/11(水)23, 27Useful Probability Distributions, Laplace's Method田 🔒内部資料
6/18(水)28Model Comparison and Occam's Razor田中 🔒内部資料
6/25(水)28Model Comparison and Occam's Razor🔒内部資料
7/9(水)29Monte Carlo Methods山本(🔒内部資料)
7/23(水)29Monte Carlo Methods (3~5)松林 🔒内部資料
7/??(?)29Monte Carlo Methods (6~)高瀬 🔒内部資料

過去の記録


Last-modified: 2014-07-23 (Wed) 06:05:15 (1640d)
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