Chapter1:序論 Probability Freauentist(客観) と Bayesian(主観) Freauentist:頻度主義 客観確率 世界の中に存在する頻度や傾向性など、主観とは独立に存在する確率。 Bayesian:ベイズ主義 主観確率 人間が考える主観的な信念あるいは信頼の度合(客観的には…

Chapter1:序論 Machine Larning ←膨大なデータにも対応できる。 文字の識別(画像から文字を識別する) y: x → t :category をつくる。 Training : { , ... , }に対して（手動での）ラベリング Test: xのcategory決定が可能に Machine Learning の色々 Supervi…

Goal : ひとりで読めるようになること。 担当者曰く必要な能力 基本知識 確率論：決定理論：情報理論 = 6 : 3 : 1 主要結果 計算過程 PRMLのChapter 序章 確率論準備 線形回帰モデル 線形識別モデル ニューラルネットワーク この辺まで出来れば良いかと。