情報意味論（１１） ベイズ的プローチと事例ベースアプローチ

内容

1. 印刷用     1-6, 7-12, 13-18, 19-24, 25-28
2. スライド　1 情報意味論（１１） ベイズ的プローチと事例ベースアプローチ
3. スライド　2 目次
4. スライド　3 ベイジアンネット
5. スライド　4 条件付独立性
6. スライド　5 ベイジアンネットワーク
7. スライド　6 ベイジアンネットワーク
8. スライド　7 ベイジアンネットにおける推論
9. スライド　8 ベイジアンネットの学習
10. スライド　9 ベイズネットと勾配上昇法
11. スライド　10 ベイズネットの学習：付記
12. スライド　11 まとめ：ベイジアンネットワーク
13. スライド　12 EM: Expectation Maximization
14. スライド　13 k個の正規分布の混合
15. スライド　14 k個の平均を推定するEM
16. スライド　15 k個の平均を推定するEM
17. スライド　16 EMアルゴリズム
18. スライド　17 一般のEM問題
19. スライド　18 一般のEM法
20. スライド　19 事例ベース学習
21. スライド　20 最近傍法
22. スライド　21 最近傍法の特徴
23. スライド　22 極限における振舞い
24. スライド　23 距離荷重つき k-NN
25. スライド　24 次元の呪い
26. スライド　25 Locally weighted regression
27. スライド　26 Radial Basis Function Network
28. スライド　27 RBFの学習
29. スライド　28 Lazy 対 eager
30. スライド　29 まとめ