• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
パターン認識と機械学習入門
 

パターン認識と機械学習入門

on

  • 76,270 views

 

Statistics

Views

Total Views
76,270
Views on SlideShare
73,547
Embed Views
2,723

Actions

Likes
278
Downloads
988
Comments
9

27 Embeds 2,723

https://twitter.com 1063
http://d.hatena.ne.jp 447
http://bikkuri.me 412
https://si0.twimg.com 335
https://twimg0-a.akamaihd.net 178
http://torunthem.blogspot.jp 58
http://www.live2love.co.jp 58
http://us-w1.rockmelt.com 53
https://confluence.livesense.jp 25
http://www.facebook.com 18
https://www.facebook.com 12
http://s.deeeki.com 10
http://a0.twimg.com 9
http://kotenpa.tumblr.com 7
http://twitter.com 7
http://www.torunthem.blogspot.jp 6
http://tweetedtimes.com 5
http://t.co 4
http://nuevospowerpoints.blogspot.com.es 4
http://wiki.onakasuita.org 3
http://torunthem.blogspot.com 2
http://unkei3.tumblr.com 2
http://feedly.com 1
http://nuevospowerpoints.blogspot.com.ar 1
https://mail.google.com 1
http://b.hatena.ne.jp 1
http://webcache.googleusercontent.com 1
More...

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Adobe PDF

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel

19 of 9 previous next Post a comment

  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • この資料、おもしろいですね!
    この資料、おもしろいですね!
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • はじめまして。本当にすばらしいスライドですね。感動しました。
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • 私自身が組合せ最適化とメタヒューリスティクスが専門と言うこともあって非常に面白く楽しませてもらいました.計算量・アルゴリズム理論における「最悪計算量」がこのスライドで言うところの客観的な解析だなと思いました.個人的には入力データに何の偏りも認めないために実用から遠ざかっている感じがします.事前情報を考慮したアルゴリズムの設計や計算量の解析ができると面白いんじゃないかなと思う今日このごろです.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • @ssuser3f4fd8 ありがとうございます。ちょっとストーリー重視でこじつけが目立つのですが、楽しんでいただけたならとても嬉しいです。
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • 面白いです。学生時代に学んだ記憶が断片的に思い出されました。もう一回勉強しなおしてみようかな?と思いました。
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    パターン認識と機械学習入門 パターン認識と機械学習入門 Presentation Transcript

    • Contents1. 簡単な自己紹介2. 理論と現実の妥協点探し‐最適化問題と機械学習‐ *パターン認識と機械学習入門* パターン認識と機械学習という 人間の意思決定の基礎となるような 学際的な理論の世界からの眺めを共有します
    • ••••••
    • •••••  •••
    • •         
    • •• • 
    • • • • • • •
    •  o o
    •  o o o
    • http://ja.wikipedia.org/wiki/
    • http://ja.wikipedia.org/wiki/
    • http://ja.wikipedia.org/wiki/
    • http://ja.wikipedia.org/wiki/
    • 
    • 
    • つまりあなたが アヒルと白鳥の 雑多な集団の中から白鳥を探し出したいのなら
    • •
    •  o o
    • http://mathworld.wolfram.com/TravelingSalesmanProblem.html
    • http://www.isgtw.org/feature/isgtw-feature-traveling-salesman-meets-distributed-computing
    • http://www.isgtw.org/feature/isgtw-feature-traveling-salesman-meets-distributed-computing
    • http://mathematica-bits.blogspot.jp/2011/01/listing-all-hamiltonian-cycles-of-graph.html
    • http://mathematica-bits.blogspot.jp/2011/01/listing-all-hamiltonian-cycles-of-graph.html
    • http://mathematica-bits.blogspot.jp/2011/01/listing-all-hamiltonian-cycles-of-graph.html
    • 
    • 
    • http://fsharpnews.blogspot.jp/2009/07/traveling-salesman-demo-from-fnet.html
    • http://fsharpnews.blogspot.jp/2009/07/traveling-salesman-demo-from-fnet.html
    • http://fsharpnews.blogspot.jp/2009/07/traveling-salesman-demo-from-fnet.html
    • http://fsharpnews.blogspot.jp/2009/07/traveling-salesman-demo-from-fnet.html
    • 混沌としているようで もしかしたらコスト関数は 最小化問題に悩むほど複雑怪奇な姿ではないことが 見えてくるかもしれません
    • それにしても
    • こんなつまらない話は 「釈迦に説法」かもしれないから 恥ずかしいしやめておこうと思いとどまっても良さそうなものですが
    • Enjoy Uncertainty !
    • Reference"Pattern Recognition and Machine Learning"Christopher M. BishopSpringer; 1st ed. 2006. Corr. 2nd printing edition (October 1,2007)"Truth and Probability"Frank Plumpton Ramsey (1926)"The physical basis of IMRT and inverse planning"S WebbBritish Journal of Radiology (2003) 76, 678-689
    • Wikipedia 渡辺慧http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%A1%E8%BE%BA%E6%85%A7『No Free Lunch Theorem—理想の**の探し方—』矢吹太朗 伊庭斉志http://www.unfindable.net/article/no_free_lunch/nfl.pdf『量子アニーリング』大関真之 西森秀稔 (2010)http://www-adsys.sys.i.kyoto-u.ac.jp/mohzeki/QA.pdf『統計的機械学習における量子アニーリング 情報統計力学の最前線情報と揺らぎの制御の物理学を目指して』佐藤一誠ら(2012)http://www.slideshare.net/issei_sato/ss-12125104