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X-WR-CALDESC:PRML(パターン認識と機械学習) Hackathon #2 : ATND
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DESCRIPTION:実際に動くコードを書いて、PRMLを読んで得た知識を血肉化しよう。<br>\nC.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PR
 ML)」読書会のスピンオフ企画。<br>\nPRML読書会に参加していない方の参加も歓迎します。（日程詳細や普段の読書会情報などありますので、<a h
 ref="http://groups.google.co.jp/group/ikoma-prml">Google Groups</a>への参加をおすす
 めします）<br>\n<br>\n会場代＋おやつ代として1人600円前後(人数によります)徴収するかと思います。（会場有料なのでドタキャンは勘弁してく
 ださい）<br>\n<br>\n\n<b>会場が変更になりました。前回のHackathonと同じ建物の同じ部屋です。17:30から別の団体さんが使われ
 るのでそれまでに退出します。</b><br>\n<br>\n\n<div class="amazlet-box" style="margin-bott
 om:0px\;">\n <div class="amazlet-image" style="float:left\;"><a href="http:
 //www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/443110013X/naoyat-22/ref=nosim/" name="
 amazletlink" target="_blank"><img src="http://ecx.images-amazon.com/images/
 I/41z0AD06ZaL._SL160_.jpg" alt="パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測" style="borde
 r: none\;" /></a></div>\n <div class="amazlet-image" style="float:left\;"><
 a href="http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4431100318/naoyat-22/ref=n
 osim/" name="amazletlink" target="_blank"><img src="http://ecx.images-amazo
 n.com/images/I/41vr-Ss6KPL._SL160_.jpg" alt="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"
  style="border: none\;" /></a></div>\n</div>\n<br>\n\n＜上巻＞第1章：序　論<br>\n　　　　
 第2章：確率分布<br>\n　　　　第3章：線形回帰モデル<br>\n　　　　第4章：線形識別モデル<br>\n　　　　第5章：ニューラルネットワーク
 <br>\n＜下巻＞第6章：カーネル法<br>\n　　　　第7章：疎な解を持つカーネルマシン<br>\n　　　　第8章：グラフィカルモデル<br>\n
 　　　　第9章：混合モデルとEM<br>\n　　　　第10章：近似推論法 <b>←<a href="/events/3518">3月現在</a></b
 ><br>\n　　　　第11章：サンプリング法<br>\n　　　　第12章：連続潜在変数<br>\n　　　　第13章：系列データ<br>\n　　　　第
 14章：モデルの結合<br>
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