Learning Fundamentals of Machine Learning【機械学習基礎勉強会】

目的

2014年

内容

担当・スケジュール

日時Chapterタイトル担当
4/30(水)2Probability, Entropy, and Inferenceスミット 内部資料,高瀬 内部資料
5/7(水)3More about Inference3.1まで:高瀬,3.2以降:松林 内部資料
5/14(水)20An Example Inference Task: Clustering杉浦 内部資料
5/22(木)21Exact Inference by Complete Enumeration佐々木 内部資料
5/28(水)22Maximum Likelihood and Clustering内部資料
6/4(水)24Exact Marginalization成田 内部資料
6/11(水)23, 27Useful Probability Distributions, Laplace’s Method内部資料
6/18(水)28Model Comparison and Occam’s Razor田中 内部資料
6/25(水)28Model Comparison and Occam’s Razor内部資料
7/9(水)29Monte Carlo Methods山本(内部資料)
7/23(水)29Monte Carlo Methods (3~5)松林 内部資料
7/??(?)29Monte Carlo Methods (6~)高瀬 内部資料

過去の記録

Last-modified: 2023-02-15 (Wed) 16:43:38 (445d)

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