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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
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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
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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
An introduction to Linear programming
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