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TadaoYamaokaの日記

山岡忠夫 Home で公開しているプログラムの開発ネタを中心に書いていきます。

パターン認識と機械学習

1章を読んでいるところだが、はじめは理解しながら読んでいたが、
確率密度の説明でヤコビ行列がでてきて理解が追いつかなくなった。

読み進めるには前提知識が足りてない気がする。
もうしこしやさしい副読本も必要かな。


機械学習を使いたいと思っている機能では、そこまで理解は必要ないかもしれない。
とりあえずなんらかの特徴を定義して、目的関数を最小化するパラメータを
見つければ良いと思っている。

過学習を防ぐ制約条件の付け方は1章の内容が使えそう。
学習と検証のやりかたもわかった。

最小値を見つける方法がまだ理解が不十分。
勾配法とか使うと思うのだが、簡単な例題でプログラムを組んで試してみたい。


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