2015-06-26 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