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February 26, 2013

機械学習に関するメモ

機械学習の目的は与えられたデータ\mathcal{D}から関数y = f(\mathbf{x})
を求めること。ただし、\mathbf{x}は入力、yは出力(ターゲット)。




分類


  • 入力\mathbf{x}に対する出力(クラス)yを求める関数を訓練データ\mathcal{D} = \{(\mathbf{x}_1, y_1), ..., (\mathbf{x}_n, y_n)\}から学習する。
  • パラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法に分けられる(パラメトリックな手法というのはデータの母集団の母数を仮定するもの)。
  • 決定木、ナイーブベイズ分類器、k近傍法、アンサンブル学習...
  • http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_classification
  • http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Classification_algorithms

Classification



クラスタリング



Clustering

回帰



Regression




次元削減



Dimension Reduction



TODO


  • 具体的な手法の追記
  • 詳細の追記
  • アプリケーションの追記
  • 実装例
  • 各手法を特徴に応じて表に整理

Bloggerの画像をRetinaディスプレイに対応させる

デフォルトのツールを使ってPicasaウェブアルバムにアップした場合、画像のサイズを指定して、サムネイル画像アドレスの.../s(.*?)/...の数値を指定したサイズの倍くらいにしたら綺麗になった。

width="320"と指定したら、.../s640/...とする。

違い、

変更前

変更後

わかりにくいか。

Resolutionの設定はBest for Retina display。ScaledのLarger Textに対応するためには3倍くらいの数値を使った方がいいかも。Change Resolution.appなどを使ってたら別に問題ないのかな。