情報なし
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・2023年版データ分析の100冊[2023-08-26に投稿]
・統計初心者が1年で統計検定1級に合格した話[2022-12-24に投稿]
・混合ガウス分布でEMアルゴリズム実装【C++】[2022-05-30に投稿]
・機械学習エンジニアに爆速でなるための教材集[2022-03-06に投稿]
・応用情報に一週間で合格した話[2021-12-17に投稿]
・受託分析会社に中途入社してから約1年半の雑多な記録[2021-12-17に投稿]
・PRML 演習問題 解答集 第7章[2021-11-16に投稿]
・PRML 演習問題 解答集 第13章[2021-11-16に投稿]
・PRML 演習問題 解答集 第8章[2021-11-16に投稿]
・【Webエンジニアど素人】が【3〜4年生】くらいになったら読むといい本を目的別にまとめた[2020-12-19に投稿]
・データサイエンス関連の本を紹介する。[2020-11-23に投稿]
・ガウス過程回帰の事前分布・事後分布・予測分布とは何なのか落ち着いて整理してみる[2020-11-08に投稿]
・イージーでレイジーな人のための 「サルでも分かる EM アルゴリズム」[2020-09-05に投稿]
・PRML 演習問題 解答集 第6章[2020-07-24に投稿]
・PRML 演習問題 解答集 第5章[2020-07-16に投稿]
・PRML 演習問題 解答集 まとめ[2020-06-25に投稿]
・PRML 演習問題 解答集 第2章[2020-06-25に投稿]
・PRML 演習問題 解答集 第3章[2020-06-25に投稿]
・PRML 演習問題 解答集 第4章[2020-06-25に投稿]
・機械学習について一回挫折してしまったエンジニアが何とかお仕事で機械学習を使えるようになるまで[2020-06-25に投稿]
・PRML 演習問題 解答集 第1章[2020-06-05に投稿]
・高校数学ではじめる機械学習[2020-06-03に投稿]
・(機械学習)ベイズ線形回帰について実装を交えて丁寧に理解しようとした[2020-05-12に投稿]
・【書籍まとめ】データサイエンス初心者が1年間で読んだ本[2019-08-21に投稿]
・ベイズ推定を用いた回帰[2019-08-06に投稿]
・MAP推定を用いた回帰[2019-08-01に投稿]
・最尤推定を用いた回帰[2019-07-27に投稿]
・PRMLに数学で一歩踏み込む -平面の方程式から識別関数の理解-[2019-05-04に投稿]
・行列の式変形まとめ(Woodburyなど)[2019-05-03に投稿]
・機械学習独習ロードマップ(自分用)[2019-02-22に投稿]
・コロナ社「統計的パターン認識と判別分析」本のレビュー[2019-01-15に投稿]
・機械学習/ディープラーニング初心者が2018年にやったこと、読んだ論文[2018-12-31に投稿]
・EMアルゴリズムについて勉強したのでまとめてみた(来週実装します)[2018-12-11に投稿]
・初心者から data scientist・AI engineer になるための勉強法&おすすめサイト・本を一つの記事にまとめたかった[2018-12-11に投稿]
・PRMLの機械学習アルゴリズムを実装して理解する[2018-09-20に投稿]
・多項式曲線フィッティングをTensorFlowで実装する[PRML][2018-07-27に投稿]
・RVM(Relevance Vector Machine)を使って、プロ野球で打率は得点に影響していないことを示す[2018-05-16に投稿]
・ディープラーニングに入門するためのリソース集と学習法(2018年版)[2018-03-05に投稿]
・「ベクトルで微分・行列で微分」公式まとめ[2017-08-05に投稿]
・【随時更新】マシンラーニングエンジニアが機械学習、統計学のおすすめ本を紹介する[2017-07-06に投稿]
・「パターン認識と機械学習の学習」2.3 多変量ガウス分布[2017-06-29に投稿]
・データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学[2017-03-26に投稿]
・Affineレイヤの逆伝播を地道に成分計算する[2017-03-11に投稿]
・数学の苦手なバイオの学生がCourseraの機械学習コースを修了して気づいたこと[2017-01-28に投稿]
・深層学習小史~著名論文で綴る4年+24年~[2016-11-08に投稿]
・正定値性と再生性[2016-11-06に投稿]
・カーネルトリック[2016-11-04に投稿]
・ディリクレ分布 Dirichlet distribution[2016-09-14に投稿]
・β分布[2016-09-13に投稿]
・【データ分析の必読10冊+差をつける10冊+100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本[2016-08-23に投稿]
・Pythonのお勉強1日目[2016-07-06に投稿]
・機械学習・Computer Scienceを勉強する。 リソース一覧[2016-06-21に投稿]
・Azure Machine Learningをわかった気になるために細かいことは気にせずに機械学習のことをまとめてみる - ディープラーニングの手前まで[2016-05-30に投稿]