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PRML復習レーン

機械学習のバイブルを(再び)読み解く

日時 :
2010/04/04 (日) 22:00 ~
定員 :
2147483647人
会場 :
未定
URL :
http://sites.google.com/site/ikomadokushokai/prml
主催者 :
住所が入力されていません

第1回は5/1(土)に開催しました→http://atnd.org/events/4115
第2回は5/30(日)に開催しました→http://atnd.org/events/4371
第3回を7/3(土)に開催します!参加登録はこちら→http://atnd.org/events/4958

C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」の復習(or リベンジ<復讐>)用レーン。一度読んだけどわけわかめな人、じっくり読み返したい人、etc。向け。もちろん1章から。

どの程度の需要があるか知りたいので日程未詳のままで立てます。
参加希望者はエントリしてみて下さい。
(但し、本当に開催するときには改めてATNDイベントを立てて会場準備なども考えるので、ドタキャン常習で出入り禁止な方はご遠慮ください)

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
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


参加予定の方はお手数ですがGoogle Groupsに加入お願いします。



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生駒PRML(パターン認識と機械学習)読書会
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こないだShibuya.lisp TechTalk#5の会場内売店でオーム社の鹿野さんが勧めてた「プログラミングのための確率統計」割と良いですよ。同じシリーズで線形代数版もあります。PRML読みたいけどあの辺りの数学に苦手意識をもってる人、あるいは習った覚えがない人にお勧め。

プログラミングのための確率統計
プログラミングのための線形代数


線形代数周辺の参考書としては、PRML共訳者の一人@shima__shimaさんもお薦めの「これなら分かる最適化数学」「これなら分かる応用数学教室」も良いです。「式の展開がすご〜く丁寧に書いてある(by @shima__shima)」

これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで
これなら分かる応用数学教室―最小二乗法からウェーブレットまで


アンケートの集計結果。 (#35 mkataigiさんまで)
(5)勉強の後の食事とか居酒屋について… 可能なら行きたいという方がかなり多いので、前向きに検討します。学生さんもいらっしゃるしお酒飲めない方もいらっしゃるので、比較的安上がりで、飲む人も飲まない人も楽しめる方向で。
(4)アルゴリズムの実装に使う言語について(複数回答可)… 当然、実装には何を使って頂いても構いませんよ(w














C++ |||||||||||||||
Python ||||||||||
R |||||||||
C |||||
Java ||||
Scheme ||||
Haskell ||||
Clojure |||
Ruby |||
C# ||
Erlang |
Matlab |
Perl |

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