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SVM(サポートベクタマシン)を深く理解！ (第一弾：基本編)はじめにSVM(サポートベクタマシン)とはじゃあ、そのマージン最大化した識別境界ってどうだしてるの？？キーワード線形識別器とはSVM(ハードマージンSVM)で識別境界を求める手順まとめ view page

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双対を幾何学的に捉えるはじめに双対の概念を構成する2つの原則原則から紐解く凸解析の基礎おわりに view page

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1次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題関数データ解析の概要とその方法ようやく分かった！最尤推定とベイズ推定coordinate descent 法について一般化線形混合モデル入門の入門PRML 8.2 条件付き独立性階層ベイズとWAIC密度比推定による時系列データの異常検知[DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions クラシックな機械学習入門：付録：よく使う線形代数の公式グラフィカル Lasso を用いた異常検知信号処理・画像処理における凸最適化正準相関分析変分推論法（変分ベイズ法）(PRML第10章)ベイズ統計学の概論的紹介負の二項分布について数学で解き明かす深層学習の原理Superpixel Sampling Networks機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）DID, Synthetic Control, CausalImpact深層学習の数理1次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題1次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題 view page

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1次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題組合せ最適化入門：線形計画から整数計画まで凸最適化 〜 双対定理とソルバーCVXPYの紹介 〜深層学習の数理スパースモデリングによる多次元信号・画像復元最適化超入門第10回 配信講義 計算科学技術特論A（2021）機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）探索と活用の戦略 ベイズ最適化と多腕バンディット猫でも分かるVariational AutoEncoder【解説】 一般逆行列はじめてのKrylov部分空間法スパース性に基づく機械学習 2章 データからの学習最適輸送入門最適輸送の解き方東大大学院 電子情報学特論講義資料「深層学習概論と理論解析の課題」大野健太全力解説！Transformer機械学習モデルのハイパパラメータ最適化今さら聞けないカーネル法とサポートベクターマシングラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題確率的バンディット問題1次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題1次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題 view page

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