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パターン認識と機械学習入門

by Working at The University of Tokyo Hospital on Jul 19, 2012

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  • shunjiumetani Shunji Umetani, 准教授 at 大阪大学 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. 1 year ago
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  • mmktakahashi Momoko Hayamizu at The University of Tokyo Hospital @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。 1 year ago
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  • ssuser3f4fd8 幸治 葉山 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。 1 year ago
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  • mmktakahashi Momoko Hayamizu at The University of Tokyo Hospital ありがとうございます:) 1 year ago
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  • mmktakahashi Momoko Hayamizu at The University of Tokyo Hospital ありがとうございます~:) 1 year ago
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  • ooyabuy Youki Wakatsuki at NTTドコモ すてきなスライドですね.感動しました~ 1 year ago
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  • mmktakahashi Momoko Hayamizu at The University of Tokyo Hospital なぜか私の自己紹介とPRMLの紹介を求められて30分トークをした時の資料です。
    ベイズ統計学なんて聞いたことがないという人も実際のデータ解析をやって既に親しんでいる人も楽しめるような形で、パターン認識と機械学習およびベイズ統計学の動機や位置づけを極力数式を使わずに説明することを目的としています。
    話の進め方が非常に放射線医学や物理学に偏っていますが、それはその時私の話を聞いてくれていた人たちのバックグラウンドに合わせようとしたためで、決してこのようにたくさんの人々の目に触れるとは思ってもみなかったためです:)
    1 year ago
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