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to study list

勉強することの大枠

・最適化手法

 連続,離散,組合せ(グラフ的手法,メタヒューリスティクスも),制約の有無で整理

・数理モデリング

 GLM,カーネルベイズ的な逐次更新型

・基本的な道具として

 線形代数関数解析

 

いきなり完璧を求めずに徐々にでも成長すること.

目的1.既存ライブラリで使えるようになる

目的2.いつでも実装くらいにアルゴリズムを理解する

目的3.得失を数理的に理解する

 

・主成分分析

サポートベクターマシン

・決定木

・集団学習(ブースティング,バギング)

・ANN

・ディープラーニング

・乱数生成

クラスタリング

・自己組織化

アプリオリアルゴリズム

・ナイーブベイズ

ベイジアンネットワーク

EMアルゴリズム,混合モデル