狠狠撸

狠狠撸Share a Scribd company logo

Tokyor45 カーネル多変量解析第２章 カーネル多変量解析の仕組み

Yohei Sato
Yohei Sato
1 of 62
Downloaded 73 times
カーネル多変量解析 第２章 ?カーネル多変量解析の仕組み 里 ?洋平（@yokkuns） yokkuns0511@gmail.com 第４５回TokyoR ? Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　カーネルで画像検索 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　過去のカーネルに関係する発表 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　過去のカーネルに関係する発表 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　【参考】カーネル多変量解析 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　AGENDA Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved ???自己紹介 ???カーネル多変量解析 ???カーネルによる非線形回帰 ???特徴抽出による非線形回帰 ???汎化能力の評価とモデル選択
　AGENDA Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved ???自己紹介 ???カーネル多変量解析 ???カーネルによる非線形回帰 ???特徴抽出による非線形回帰 ???汎化能力の評価とモデル選択
　里 ?洋平（@yokkuns） Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved ??? やってたこと ??? Webアプリ開発 ??? 統計解析/データマイニング ??? マーケティング
　TokyoR R言語の東京コミュニティ ?Tokyo.R ?を主催 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　著書 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　AGENDA Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved ???自己紹介 ???カーネル多変量解析 ???カーネルによる非線形回帰 ???特徴抽出による非線形回帰 ???汎化能力の評価とモデル選択
　線形回帰モデル Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　線形回帰モデル Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　直線の関係になっていない場合 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　線形回帰では無理 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　線形回帰では無理 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved ×
　大きく二つのアプローチ Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved ① ?データ同士の「近さ」に着目した方法 ② ?データを何らかの関数で非線形変換する方法
　大きく二つのアプローチ Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved ① ?データ同士の「近さ」に着目した方法 ② ?データを何らかの関数で非線形変換する方法
　データ同士の”近さ”に注目した考え方 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved x ③ ⑦ ①
　データ同士の”近さ”に注目した考え方 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved x ③ ⑦ ① ！？
　データ同士の”近さ”に注目した考え方 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved x ③ ⑦ ①
　”近さ”の定義の例 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　”近さ”の定義の例 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved x ③ ⑦ ① ③ ① ⑦
これがカーネル関数 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　カーネルを使った回帰モデル Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved x(j)とxの近さ
　カーネルを使った線形回帰 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved 入力データ データ同士の 近さ 線形回帰
　パラメータの推定方法：最小二乗誤差 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved が最小になるようなパラメータを求める 実測値 モデルで算出した予測値
　Rで実行 h<p://nlp.dse.ibaraki.ac.jp/~shinnou/zemi2012/kernel/kernel-?‐sasaki-?‐0413.pdf
　そのまま実行すると??? Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　そのまま実行すると??? Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved ×
　正則化 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved が最小になるようなパラメータを求める 実測値 モデルで算出した予測値 ペナルティ
　Rで正則化（λ ?= ?0.01） h<p://nlp.dse.ibaraki.ac.jp/~shinnou/zemi2012/kernel/kernel-?‐sasaki-?‐0413.pdf
　正則化した実行結果（λ ?= ?0.01） Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　Rで正則化（λ ?= ?0, ?0.0001, ?0.01, ?1） h<p://nlp.dse.ibaraki.ac.jp/~shinnou/zemi2012/kernel/kernel-?‐sasaki-?‐0413.pdf
　λを変えた時の様子 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved λ ?= ?0 λ ?= ?0.0001 λ ?= ?0.01 λ ?= ?1
　大きく二つのアプローチ Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved ① ?データ同士の「近さ」に着目した方法 ② ?データを何らかの関数で非線形変換する方法
Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved 　非線形変換という考え方：例）多項式フィッティング
　非線形変換という考え方：例）多項式フィッティング Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　非線形変換という考え方：例）多項式フィッティング Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　パラメータの推定方法：最小二乗誤差 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved が最小になるようなパラメータを求める 実測値 モデルで算出した予測値
　多項式フィッティングとは結局のところ何か？ Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved 入力データ 特徴ベクトル 線形回帰
ところで Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　カーネル関数 ?= ?データ同士の近さ Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved x ③ ⑦ ① ③ ① ⑦
　データ（特徴ベクトル）同士の近さ ?= ?内積 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　つまり Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved 入力データ データ同士の 近さ 線形回帰
　つまり Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved 入力データ 特徴ベクトル データ同士の 近さ＝内積 線形回帰 入力データ データ同士の 近さ 線形回帰
　カーネル法がやってることは Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved とある高次元空間 x ③ ⑦ ① カーネル関数 特徴抽出 特徴ベクトル同士の 近さ（＝内積）の計算
　カーネル法がやってることは Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved とある高次元空間 x ③ ⑦ ① カーネル関数 特徴抽出 特徴ベクトル同士の 近さ（＝内積）の計算
これがカーネルトリック Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　最初の例：ガウスカーネル h<p://nlp.dse.ibaraki.ac.jp/~shinnou/zemi2012/kernel/kernel-?‐sasaki-?‐0413.pdf
　多項式カーネル h<p://nlp.dse.ibaraki.ac.jp/~shinnou/zemi2012/kernel/kernel-?‐sasaki-?‐0413.pdf
　Rで多項式カーネル h<p://nlp.dse.ibaraki.ac.jp/~shinnou/zemi2012/kernel/kernel-?‐sasaki-?‐0413.pdf
　多項式カーネルの実行結果 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved
　まとめ Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved とある高次元空間 x ③ ⑦ ① カーネル関数 特徴抽出 特徴ベクトル同士の 近さ（＝内積）の計算
　AGENDA Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved ???自己紹介 ???カーネル多変量解析 ???カーネルによる非線形回帰 ???特徴抽出による非線形回帰 ???汎化能力の評価とモデル選択
　参考：サンプル領域外での値 Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved 多項式カーネル ガウスカーネル カーネルを使った回帰は、サンプル領域外に弱い サンプル領域外では発散する サンプル領域外では０に近づく
　データをモデルを訓練データと検証データに分ける① h<p://www.slideshare.net/sfchaos/ss-?‐33703018
　データをモデルを訓練データと検証データに分ける② h<p://www.slideshare.net/sfchaos/ss-?‐33703018
　分けて何をするのか h<p://www.slideshare.net/sfchaos/ss-?‐33703018
　検証データで成績が良いハイパーパラメータを使う h<p://www.slideshare.net/sfchaos/ss-?‐33703018
　AGENDA Copyright ?DATUM ?STUDIO ?Co., ?Ltd ?All ?Rights ?Reserved ???自己紹介 ???カーネル多変量解析 ???カーネルによる非線形回帰 ???特徴抽出による非線形回帰 ???汎化能力の評価とモデル選択
Enjoy!

Recommended

数学で解き明かす深层学习の原理
数学で解き明かす深层学习の原理数学で解き明かす深层学习の原理
数学で解き明かす深层学习の原理
Taiji Suzuki
?
4 データ間の距離と類似度
4 データ間の距離と類似度4 データ間の距離と類似度
4 データ間の距離と類似度
Seiichi Uchida
?
最适输送の计算アルゴリズムの研究动向
最适输送の计算アルゴリズムの研究动向最适输送の计算アルゴリズムの研究动向
最适输送の计算アルゴリズムの研究动向
ohken
?
最适输送の解き方
最适输送の解き方最适输送の解き方
最适输送の解き方
joisino
?
深层生成モデルを用いたマルチモーダル学习
深层生成モデルを用いたマルチモーダル学习深层生成モデルを用いたマルチモーダル学习
深层生成モデルを用いたマルチモーダル学习
Masahiro Suzuki
?
猫でも分かりたい线形回帰の自由度
猫でも分かりたい线形回帰の自由度猫でも分かりたい线形回帰の自由度
猫でも分かりたい线形回帰の自由度
YukinoriKambe
?
『バックドア基準の入门』＠统数研研究集会
『バックドア基準の入门』＠统数研研究集会『バックドア基準の入门』＠统数研研究集会
『バックドア基準の入门』＠统数研研究集会
takehikoihayashi
?
全力解説！罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤
全力解説！罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤全力解説！罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤
全力解説！罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤
Arithmer Inc.
?
时系列予测に罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤を使うのは有効か？
时系列予测に罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤を使うのは有効か？时系列予测に罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤を使うのは有効か？
时系列予测に罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤を使うのは有効か？
Fumihiko Takahashi
?
机械学习モデルの判断根拠の説明（痴别谤.2）
机械学习モデルの判断根拠の説明（痴别谤.2）机械学习モデルの判断根拠の説明（痴别谤.2）
机械学习モデルの判断根拠の説明（痴别谤.2）
Satoshi Hara
?
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM) 一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
Deep Learning Lab（ディープラーニング?ラボ）
?
コピュラと金融工学の新展开（？）
コピュラと金融工学の新展开（？）コピュラと金融工学の新展开（？）
コピュラと金融工学の新展开（？）
Nagi Teramo
?
深層学習の数理：カーネル法, スパース推定との接点
深層学習の数理：カーネル法, スパース推定との接点深層学習の数理：カーネル法, スパース推定との接点
深層学習の数理：カーネル法, スパース推定との接点
Taiji Suzuki
?
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか？
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか？トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか？
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか？
hoxo_m
?
协调フィルタリング入门
协调フィルタリング入门协调フィルタリング入门
协调フィルタリング入门
hoxo_m
?
（文献紹介）Deep Unrolling: Learned ISTA (LISTA)
（文献紹介）Deep Unrolling: Learned ISTA (LISTA)（文献紹介）Deep Unrolling: Learned ISTA (LISTA)
（文献紹介）Deep Unrolling: Learned ISTA (LISTA)
Morpho, Inc.
?
ベイズ统计学の概论的绍介
ベイズ统计学の概论的绍介ベイズ统计学の概论的绍介
ベイズ统计学の概论的绍介
Naoki Hayashi
?
笔搁惭尝学习者から入る深层生成モデル入门
笔搁惭尝学习者から入る深层生成モデル入门笔搁惭尝学习者から入る深层生成モデル入门
笔搁惭尝学习者から入る深层生成モデル入门
tmtm otm
?
2 3.GLMの基礎
2 3.GLMの基礎2 3.GLMの基礎
2 3.GLMの基礎
logics-of-blue
?
摆顿尝轮読会闭近年のエネルギーベースモデルの进展
摆顿尝轮読会闭近年のエネルギーベースモデルの进展摆顿尝轮読会闭近年のエネルギーベースモデルの进展
摆顿尝轮読会闭近年のエネルギーベースモデルの进展
Deep Learning JP
?
ようやく分かった！最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった！最尤推定とベイズ推定ようやく分かった！最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった！最尤推定とベイズ推定
Akira Masuda
?
摆顿尝轮読会闭相互情报量最大化による表现学习
摆顿尝轮読会闭相互情报量最大化による表现学习摆顿尝轮読会闭相互情报量最大化による表现学习
摆顿尝轮読会闭相互情报量最大化による表现学习
Deep Learning JP
?
XAI (説明可能なAI) の必要性
XAI (説明可能なAI) の必要性XAI (説明可能なAI) の必要性
XAI (説明可能なAI) の必要性
西岡 賢一郎
?
机械学习モデルの判断根拠の説明
机械学习モデルの判断根拠の説明机械学习モデルの判断根拠の説明
机械学习モデルの判断根拠の説明
Satoshi Hara
?
[DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent
[DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent [DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent
[DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent
Deep Learning JP
?
强化学习その3
强化学习その3强化学习その3
强化学习その3
nishio
?
バンディットアルゴリズム入门と実践
バンディットアルゴリズム入门と実践バンディットアルゴリズム入门と実践
バンディットアルゴリズム入门と実践
智之 村上
?
z変換をやさしく教えて下さい （音響学入門ペディア）
z変換をやさしく教えて下さい （音響学入門ペディア）z変換をやさしく教えて下さい （音響学入門ペディア）
z変換をやさしく教えて下さい （音響学入門ペディア）
Shinnosuke Takamichi
?
10分て?分かるr言語入門 短縮ハ?ーシ?ョン 15-0117_upload用
10分て?分かるr言語入門 短縮ハ?ーシ?ョン 15-0117_upload用10分て?分かるr言語入門 短縮ハ?ーシ?ョン 15-0117_upload用
10分て?分かるr言語入門 短縮ハ?ーシ?ョン 15-0117_upload用
Nobuaki Oshiro
?
厂丑颈苍测で确率分布を学ぶアプリ作った。あるいは、厂丑颈苍测で顿3.箩蝉を使う方法
厂丑颈苍测で确率分布を学ぶアプリ作った。あるいは、厂丑颈苍测で顿3.箩蝉を使う方法厂丑颈苍测で确率分布を学ぶアプリ作った。あるいは、厂丑颈苍测で顿3.箩蝉を使う方法
厂丑颈苍测で确率分布を学ぶアプリ作った。あるいは、厂丑颈苍测で顿3.箩蝉を使う方法
ksmzn
?

More Related Content

What's hot (20)

时系列予测に罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤を使うのは有効か？
时系列予测に罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤を使うのは有効か？时系列予测に罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤を使うのは有効か？
时系列予测に罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤を使うのは有効か？
Fumihiko Takahashi
?
机械学习モデルの判断根拠の説明（痴别谤.2）
机械学习モデルの判断根拠の説明（痴别谤.2）机械学习モデルの判断根拠の説明（痴别谤.2）
机械学习モデルの判断根拠の説明（痴别谤.2）
Satoshi Hara
?
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM) 一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
Deep Learning Lab（ディープラーニング?ラボ）
?
コピュラと金融工学の新展开（？）
コピュラと金融工学の新展开（？）コピュラと金融工学の新展开（？）
コピュラと金融工学の新展开（？）
Nagi Teramo
?
深層学習の数理：カーネル法, スパース推定との接点
深層学習の数理：カーネル法, スパース推定との接点深層学習の数理：カーネル法, スパース推定との接点
深層学習の数理：カーネル法, スパース推定との接点
Taiji Suzuki
?
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか？
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか？トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか？
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか？
hoxo_m
?
协调フィルタリング入门
协调フィルタリング入门协调フィルタリング入门
协调フィルタリング入门
hoxo_m
?
（文献紹介）Deep Unrolling: Learned ISTA (LISTA)
（文献紹介）Deep Unrolling: Learned ISTA (LISTA)（文献紹介）Deep Unrolling: Learned ISTA (LISTA)
（文献紹介）Deep Unrolling: Learned ISTA (LISTA)
Morpho, Inc.
?
ベイズ统计学の概论的绍介
ベイズ统计学の概论的绍介ベイズ统计学の概论的绍介
ベイズ统计学の概论的绍介
Naoki Hayashi
?
笔搁惭尝学习者から入る深层生成モデル入门
笔搁惭尝学习者から入る深层生成モデル入门笔搁惭尝学习者から入る深层生成モデル入门
笔搁惭尝学习者から入る深层生成モデル入门
tmtm otm
?
2 3.GLMの基礎
2 3.GLMの基礎2 3.GLMの基礎
2 3.GLMの基礎
logics-of-blue
?
摆顿尝轮読会闭近年のエネルギーベースモデルの进展
摆顿尝轮読会闭近年のエネルギーベースモデルの进展摆顿尝轮読会闭近年のエネルギーベースモデルの进展
摆顿尝轮読会闭近年のエネルギーベースモデルの进展
Deep Learning JP
?
ようやく分かった！最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった！最尤推定とベイズ推定ようやく分かった！最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった！最尤推定とベイズ推定
Akira Masuda
?
摆顿尝轮読会闭相互情报量最大化による表现学习
摆顿尝轮読会闭相互情报量最大化による表现学习摆顿尝轮読会闭相互情报量最大化による表现学习
摆顿尝轮読会闭相互情报量最大化による表现学习
Deep Learning JP
?
XAI (説明可能なAI) の必要性
XAI (説明可能なAI) の必要性XAI (説明可能なAI) の必要性
XAI (説明可能なAI) の必要性
西岡 賢一郎
?
机械学习モデルの判断根拠の説明
机械学习モデルの判断根拠の説明机械学习モデルの判断根拠の説明
机械学习モデルの判断根拠の説明
Satoshi Hara
?
[DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent
[DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent [DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent
[DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent
Deep Learning JP
?
强化学习その3
强化学习その3强化学习その3
强化学习その3
nishio
?
バンディットアルゴリズム入门と実践
バンディットアルゴリズム入门と実践バンディットアルゴリズム入门と実践
バンディットアルゴリズム入门と実践
智之 村上
?
z変換をやさしく教えて下さい （音響学入門ペディア）
z変換をやさしく教えて下さい （音響学入門ペディア）z変換をやさしく教えて下さい （音響学入門ペディア）
z変換をやさしく教えて下さい （音響学入門ペディア）
Shinnosuke Takamichi
?
时系列予测に罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤を使うのは有効か？
时系列予测に罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤を使うのは有効か？时系列予测に罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤を使うのは有効か？
时系列予测に罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤を使うのは有効か？
Fumihiko Takahashi
?
机械学习モデルの判断根拠の説明（痴别谤.2）
机械学习モデルの判断根拠の説明（痴别谤.2）机械学习モデルの判断根拠の説明（痴别谤.2）
机械学习モデルの判断根拠の説明（痴别谤.2）
Satoshi Hara
?
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM) 一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
Deep Learning Lab（ディープラーニング?ラボ）
?
コピュラと金融工学の新展开（？）
コピュラと金融工学の新展开（？）コピュラと金融工学の新展开（？）
コピュラと金融工学の新展开（？）
Nagi Teramo
?
深層学習の数理：カーネル法, スパース推定との接点
深層学習の数理：カーネル法, スパース推定との接点深層学習の数理：カーネル法, スパース推定との接点
深層学習の数理：カーネル法, スパース推定との接点
Taiji Suzuki
?
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか？
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか？トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか？
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか？
hoxo_m
?
协调フィルタリング入门
协调フィルタリング入门协调フィルタリング入门
协调フィルタリング入门
hoxo_m
?
（文献紹介）Deep Unrolling: Learned ISTA (LISTA)
（文献紹介）Deep Unrolling: Learned ISTA (LISTA)（文献紹介）Deep Unrolling: Learned ISTA (LISTA)
（文献紹介）Deep Unrolling: Learned ISTA (LISTA)
Morpho, Inc.
?
ベイズ统计学の概论的绍介
ベイズ统计学の概论的绍介ベイズ统计学の概论的绍介
ベイズ统计学の概论的绍介
Naoki Hayashi
?
笔搁惭尝学习者から入る深层生成モデル入门
笔搁惭尝学习者から入る深层生成モデル入门笔搁惭尝学习者から入る深层生成モデル入门
笔搁惭尝学习者から入る深层生成モデル入门
tmtm otm
?
2 3.GLMの基礎
2 3.GLMの基礎2 3.GLMの基礎
2 3.GLMの基礎
logics-of-blue
?
摆顿尝轮読会闭近年のエネルギーベースモデルの进展
摆顿尝轮読会闭近年のエネルギーベースモデルの进展摆顿尝轮読会闭近年のエネルギーベースモデルの进展
摆顿尝轮読会闭近年のエネルギーベースモデルの进展
Deep Learning JP
?
ようやく分かった！最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった！最尤推定とベイズ推定ようやく分かった！最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった！最尤推定とベイズ推定
Akira Masuda
?
摆顿尝轮読会闭相互情报量最大化による表现学习
摆顿尝轮読会闭相互情报量最大化による表现学习摆顿尝轮読会闭相互情报量最大化による表现学习
摆顿尝轮読会闭相互情报量最大化による表现学习
Deep Learning JP
?
XAI (説明可能なAI) の必要性
XAI (説明可能なAI) の必要性XAI (説明可能なAI) の必要性
XAI (説明可能なAI) の必要性
西岡 賢一郎
?
机械学习モデルの判断根拠の説明
机械学习モデルの判断根拠の説明机械学习モデルの判断根拠の説明
机械学习モデルの判断根拠の説明
Satoshi Hara
?
[DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent
[DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent [DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent
[DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent
Deep Learning JP
?
强化学习その3
强化学习その3强化学习その3
强化学习その3
nishio
?
バンディットアルゴリズム入门と実践
バンディットアルゴリズム入门と実践バンディットアルゴリズム入门と実践
バンディットアルゴリズム入门と実践
智之 村上
?
z変換をやさしく教えて下さい （音響学入門ペディア）
z変換をやさしく教えて下さい （音響学入門ペディア）z変換をやさしく教えて下さい （音響学入門ペディア）
z変換をやさしく教えて下さい （音響学入門ペディア）
Shinnosuke Takamichi
?

Viewers also liked (12)

10分て?分かるr言語入門 短縮ハ?ーシ?ョン 15-0117_upload用
10分て?分かるr言語入門 短縮ハ?ーシ?ョン 15-0117_upload用10分て?分かるr言語入門 短縮ハ?ーシ?ョン 15-0117_upload用
10分て?分かるr言語入門 短縮ハ?ーシ?ョン 15-0117_upload用
Nobuaki Oshiro
?
厂丑颈苍测で确率分布を学ぶアプリ作った。あるいは、厂丑颈苍测で顿3.箩蝉を使う方法
厂丑颈苍测で确率分布を学ぶアプリ作った。あるいは、厂丑颈苍测で顿3.箩蝉を使う方法厂丑颈苍测で确率分布を学ぶアプリ作った。あるいは、厂丑颈苍测で顿3.箩蝉を使う方法
厂丑颈苍测で确率分布を学ぶアプリ作った。あるいは、厂丑颈苍测で顿3.箩蝉を使う方法
ksmzn
?
顿别辫濒辞测搁使ってみた话
顿别辫濒辞测搁使ってみた话顿别辫濒辞测搁使ってみた话
顿别辫濒辞测搁使ってみた话
Kazuya Wada
?
Julia最新情報 2015
Julia最新情報 2015Julia最新情報 2015
Julia最新情報 2015
Kenta Sato
?
SeekR Annual Search Trends Report 2015
SeekR Annual Search Trends Report 2015SeekR Annual Search Trends Report 2015
SeekR Annual Search Trends Report 2015
Takekatsu Hiramura
?
Tokyo r45 beginner_2
Tokyo r45 beginner_2Tokyo r45 beginner_2
Tokyo r45 beginner_2
Takashi Minoda
?
Estimating the effect of advertising with Machine learning
Estimating the effect of advertising with Machine learningEstimating the effect of advertising with Machine learning
Estimating the effect of advertising with Machine learning
Shota Yasui
?
20151205 Japan.R SparkRとParquet
20151205 Japan.R SparkRとParquet20151205 Japan.R SparkRとParquet
20151205 Japan.R SparkRとParquet
Ryuji Tamagawa
?
前処理のための前処理（罢辞办测辞.搁#45）
前処理のための前処理（罢辞办测辞.搁#45）前処理のための前処理（罢辞办测辞.搁#45）
前処理のための前処理（罢辞办测辞.搁#45）
Shinya Uryu
?
「R for Cloud Computing」の紹介
「R for Cloud Computing」の紹介「R for Cloud Computing」の紹介
「R for Cloud Computing」の紹介
Takekatsu Hiramura
?
Jenkins によるレポートスクリプト管理
Jenkins によるレポートスクリプト管理Jenkins によるレポートスクリプト管理
Jenkins によるレポートスクリプト管理
Tatsuya Tojima
?
R45LT
R45LTR45LT
R45LT
TokorosawaYoshio
?
10分て?分かるr言語入門 短縮ハ?ーシ?ョン 15-0117_upload用
10分て?分かるr言語入門 短縮ハ?ーシ?ョン 15-0117_upload用10分て?分かるr言語入門 短縮ハ?ーシ?ョン 15-0117_upload用
10分て?分かるr言語入門 短縮ハ?ーシ?ョン 15-0117_upload用
Nobuaki Oshiro
?
厂丑颈苍测で确率分布を学ぶアプリ作った。あるいは、厂丑颈苍测で顿3.箩蝉を使う方法
厂丑颈苍测で确率分布を学ぶアプリ作った。あるいは、厂丑颈苍测で顿3.箩蝉を使う方法厂丑颈苍测で确率分布を学ぶアプリ作った。あるいは、厂丑颈苍测で顿3.箩蝉を使う方法
厂丑颈苍测で确率分布を学ぶアプリ作った。あるいは、厂丑颈苍测で顿3.箩蝉を使う方法
ksmzn
?
顿别辫濒辞测搁使ってみた话
顿别辫濒辞测搁使ってみた话顿别辫濒辞测搁使ってみた话
顿别辫濒辞测搁使ってみた话
Kazuya Wada
?
Julia最新情報 2015
Julia最新情報 2015Julia最新情報 2015
Julia最新情報 2015
Kenta Sato
?
SeekR Annual Search Trends Report 2015
SeekR Annual Search Trends Report 2015SeekR Annual Search Trends Report 2015
SeekR Annual Search Trends Report 2015
Takekatsu Hiramura
?
Tokyo r45 beginner_2
Tokyo r45 beginner_2Tokyo r45 beginner_2
Tokyo r45 beginner_2
Takashi Minoda
?
Estimating the effect of advertising with Machine learning
Estimating the effect of advertising with Machine learningEstimating the effect of advertising with Machine learning
Estimating the effect of advertising with Machine learning
Shota Yasui
?
20151205 Japan.R SparkRとParquet
20151205 Japan.R SparkRとParquet20151205 Japan.R SparkRとParquet
20151205 Japan.R SparkRとParquet
Ryuji Tamagawa
?
前処理のための前処理（罢辞办测辞.搁#45）
前処理のための前処理（罢辞办测辞.搁#45）前処理のための前処理（罢辞办测辞.搁#45）
前処理のための前処理（罢辞办测辞.搁#45）
Shinya Uryu
?
「R for Cloud Computing」の紹介
「R for Cloud Computing」の紹介「R for Cloud Computing」の紹介
「R for Cloud Computing」の紹介
Takekatsu Hiramura
?
Jenkins によるレポートスクリプト管理
Jenkins によるレポートスクリプト管理Jenkins によるレポートスクリプト管理
Jenkins によるレポートスクリプト管理
Tatsuya Tojima
?
R45LT
R45LTR45LT
R45LT
TokorosawaYoshio
?

Similar to Tokyor45 カーネル多変量解析第２章 カーネル多変量解析の仕組み (20)

受動部品のスパイスモデル と シミュレーション
受動部品のスパイスモデル と シミュレーション受動部品のスパイスモデル と シミュレーション
受動部品のスパイスモデル と シミュレーション
Tsuyoshi Horigome
?
受動部品のスパイスモデル と シミュレーション
受動部品のスパイスモデル と シミュレーション受動部品のスパイスモデル と シミュレーション
受動部品のスパイスモデル と シミュレーション
Tsuyoshi Horigome
?
JavaOne 2015 JDK Update (Jigsaw) #j1jp
JavaOne 2015 JDK Update (Jigsaw) #j1jpJavaOne 2015 JDK Update (Jigsaw) #j1jp
JavaOne 2015 JDK Update (Jigsaw) #j1jp
Yuji Kubota
?
Amplify Studioを使ってみた
Amplify Studioを使ってみたAmplify Studioを使ってみた
Amplify Studioを使ってみた
虎の穴 開発室
?
Uniform indexing load with cluster reroute api
Uniform indexing load with cluster reroute apiUniform indexing load with cluster reroute api
Uniform indexing load with cluster reroute api
Hiroshi Yoshioka
?
尘辞尘别苍迟耻尘绍介资料【中文】
尘辞尘别苍迟耻尘绍介资料【中文】尘辞尘别苍迟耻尘绍介资料【中文】
尘辞尘别苍迟耻尘绍介资料【中文】
Jim Zhang
?
Quiznowを支える技術 #yapcasia
Quiznowを支える技術 #yapcasiaQuiznowを支える技術 #yapcasia
Quiznowを支える技術 #yapcasia
Yosuke Furukawa
?
200,000 Req/sec をさばく広告入札システムを支えるパフォーマンスチューニング術 #jjug_ccc #ccc_g6
200,000 Req/sec をさばく広告入札システムを支えるパフォーマンスチューニング術 #jjug_ccc #ccc_g6200,000 Req/sec をさばく広告入札システムを支えるパフォーマンスチューニング術 #jjug_ccc #ccc_g6
200,000 Req/sec をさばく広告入札システムを支えるパフォーマンスチューニング術 #jjug_ccc #ccc_g6
Hironobu Isoda
?
NHNグループ合同勉強会 ライブドア片野
NHNグループ合同勉強会 ライブドア片野NHNグループ合同勉強会 ライブドア片野
NHNグループ合同勉強会 ライブドア片野
livedoor
?
Spice park 2005 autumn (PPT Version)
Spice park 2005 autumn (PPT Version)Spice park 2005 autumn (PPT Version)
Spice park 2005 autumn (PPT Version)
Tsuyoshi Horigome
?
PSpiceの活用方法 (2005年)
PSpiceの活用方法 (2005年)PSpiceの活用方法 (2005年)
PSpiceの活用方法 (2005年)
Tsuyoshi Horigome
?
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
Sho Tatsuno
?
数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来 - The past and future of Rakuten Redmine that is the...
数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来 - The past and future of Rakuten Redmine that is the...数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来 - The past and future of Rakuten Redmine that is the...
数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来 - The past and future of Rakuten Redmine that is the...
Dai FUJIHARA
?
数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来
数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来
数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来
Rakuten Group, Inc.
?
物理ベース时代のライトマップベイク奋闘记
物理ベース时代のライトマップベイク奋闘记物理ベース时代のライトマップベイク奋闘记
物理ベース时代のライトマップベイク奋闘记
Silicon Studio Corporation
?
20181228 ncf to_azure_batch
20181228 ncf to_azure_batch20181228 ncf to_azure_batch
20181228 ncf to_azure_batch
PIXELAcorporation
?
実行速度の最适化のあれこれ　プラス　おまけ
実行速度の最适化のあれこれ　プラス　おまけ 実行速度の最适化のあれこれ　プラス　おまけ
実行速度の最适化のあれこれ　プラス　おまけ
エピック?ゲームズ?ジャパン Epic Games Japan
?
こんな辛いテストはいやた?
こんな辛いテストはいやた? こんな辛いテストはいやた?
こんな辛いテストはいやた?
Takuya Mikami
?
ドリコムを支える课金ライブラリを支える闯别苍办颈苍蝉
ドリコムを支える课金ライブラリを支える闯别苍办颈苍蝉ドリコムを支える课金ライブラリを支える闯别苍办颈苍蝉
ドリコムを支える课金ライブラリを支える闯别苍办颈苍蝉
Go Sueyoshi (a.k.a sue445)
?
Bee Style: Vol.030
Bee Style: Vol.030Bee Style: Vol.030
Bee Style: Vol.030
Tsuyoshi Horigome
?
受動部品のスパイスモデル と シミュレーション
受動部品のスパイスモデル と シミュレーション受動部品のスパイスモデル と シミュレーション
受動部品のスパイスモデル と シミュレーション
Tsuyoshi Horigome
?
受動部品のスパイスモデル と シミュレーション
受動部品のスパイスモデル と シミュレーション受動部品のスパイスモデル と シミュレーション
受動部品のスパイスモデル と シミュレーション
Tsuyoshi Horigome
?
JavaOne 2015 JDK Update (Jigsaw) #j1jp
JavaOne 2015 JDK Update (Jigsaw) #j1jpJavaOne 2015 JDK Update (Jigsaw) #j1jp
JavaOne 2015 JDK Update (Jigsaw) #j1jp
Yuji Kubota
?
Amplify Studioを使ってみた
Amplify Studioを使ってみたAmplify Studioを使ってみた
Amplify Studioを使ってみた
虎の穴 開発室
?
Uniform indexing load with cluster reroute api
Uniform indexing load with cluster reroute apiUniform indexing load with cluster reroute api
Uniform indexing load with cluster reroute api
Hiroshi Yoshioka
?
尘辞尘别苍迟耻尘绍介资料【中文】
尘辞尘别苍迟耻尘绍介资料【中文】尘辞尘别苍迟耻尘绍介资料【中文】
尘辞尘别苍迟耻尘绍介资料【中文】
Jim Zhang
?
Quiznowを支える技術 #yapcasia
Quiznowを支える技術 #yapcasiaQuiznowを支える技術 #yapcasia
Quiznowを支える技術 #yapcasia
Yosuke Furukawa
?
200,000 Req/sec をさばく広告入札システムを支えるパフォーマンスチューニング術 #jjug_ccc #ccc_g6
200,000 Req/sec をさばく広告入札システムを支えるパフォーマンスチューニング術 #jjug_ccc #ccc_g6200,000 Req/sec をさばく広告入札システムを支えるパフォーマンスチューニング術 #jjug_ccc #ccc_g6
200,000 Req/sec をさばく広告入札システムを支えるパフォーマンスチューニング術 #jjug_ccc #ccc_g6
Hironobu Isoda
?
NHNグループ合同勉強会 ライブドア片野
NHNグループ合同勉強会 ライブドア片野NHNグループ合同勉強会 ライブドア片野
NHNグループ合同勉強会 ライブドア片野
livedoor
?
Spice park 2005 autumn (PPT Version)
Spice park 2005 autumn (PPT Version)Spice park 2005 autumn (PPT Version)
Spice park 2005 autumn (PPT Version)
Tsuyoshi Horigome
?
PSpiceの活用方法 (2005年)
PSpiceの活用方法 (2005年)PSpiceの活用方法 (2005年)
PSpiceの活用方法 (2005年)
Tsuyoshi Horigome
?
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
Sho Tatsuno
?
数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来 - The past and future of Rakuten Redmine that is the...
数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来 - The past and future of Rakuten Redmine that is the...数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来 - The past and future of Rakuten Redmine that is the...
数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来 - The past and future of Rakuten Redmine that is the...
Dai FUJIHARA
?
数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来
数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来
数千人が利用する楽天搁别诲尘颈苍别の过去と未来
Rakuten Group, Inc.
?
物理ベース时代のライトマップベイク奋闘记
物理ベース时代のライトマップベイク奋闘记物理ベース时代のライトマップベイク奋闘记
物理ベース时代のライトマップベイク奋闘记
Silicon Studio Corporation
?
20181228 ncf to_azure_batch
20181228 ncf to_azure_batch20181228 ncf to_azure_batch
20181228 ncf to_azure_batch
PIXELAcorporation
?
実行速度の最适化のあれこれ　プラス　おまけ
実行速度の最适化のあれこれ　プラス　おまけ 実行速度の最适化のあれこれ　プラス　おまけ
実行速度の最适化のあれこれ　プラス　おまけ
エピック?ゲームズ?ジャパン Epic Games Japan
?
こんな辛いテストはいやた?
こんな辛いテストはいやた? こんな辛いテストはいやた?
こんな辛いテストはいやた?
Takuya Mikami
?
ドリコムを支える课金ライブラリを支える闯别苍办颈苍蝉
ドリコムを支える课金ライブラリを支える闯别苍办颈苍蝉ドリコムを支える课金ライブラリを支える闯别苍办颈苍蝉
ドリコムを支える课金ライブラリを支える闯别苍办颈苍蝉
Go Sueyoshi (a.k.a sue445)
?
Bee Style: Vol.030
Bee Style: Vol.030Bee Style: Vol.030
Bee Style: Vol.030
Tsuyoshi Horigome
?

More from Yohei Sato (20)

Tokyor60 r data_science_part1
Tokyor60 r data_science_part1Tokyor60 r data_science_part1
Tokyor60 r data_science_part1
Yohei Sato
?
Tokyor60 opening
Tokyor60 openingTokyor60 opening
Tokyor60 opening
Yohei Sato
?
Tokyor42_r_datamining_18
Tokyor42_r_datamining_18Tokyor42_r_datamining_18
Tokyor42_r_datamining_18
Yohei Sato
?
Tokyor42 ggplot2
Tokyor42 ggplot2Tokyor42 ggplot2
Tokyor42 ggplot2
Yohei Sato
?
Tokyor39 yokkuns
Tokyor39 yokkunsTokyor39 yokkuns
Tokyor39 yokkuns
Yohei Sato
?
贰补蝉测贬迟尘濒搁别辫辞谤迟の绍介
贰补蝉测贬迟尘濒搁别辫辞谤迟の绍介贰补蝉测贬迟尘濒搁别辫辞谤迟の绍介
贰补蝉测贬迟尘濒搁别辫辞谤迟の绍介
Yohei Sato
?
20131206 japan r
20131206 japan r20131206 japan r
20131206 japan r
Yohei Sato
?
Tokyor35 人工テ?ータの発生
Tokyor35 人工テ?ータの発生Tokyor35 人工テ?ータの発生
Tokyor35 人工テ?ータの発生
Yohei Sato
?
ドリコムの分析环境とデータサイエンス活用事例
ドリコムの分析环境とデータサイエンス活用事例ドリコムの分析环境とデータサイエンス活用事例
ドリコムの分析环境とデータサイエンス活用事例
Yohei Sato
?
R言語で学ぶマーケティング分析 競争ポジショニング戦略
R言語で学ぶマーケティング分析 競争ポジショニング戦略R言語で学ぶマーケティング分析 競争ポジショニング戦略
R言語で学ぶマーケティング分析 競争ポジショニング戦略
Yohei Sato
?
搁て?レホ?ートメール
搁て?レホ?ートメール搁て?レホ?ートメール
搁て?レホ?ートメール
Yohei Sato
?
搁て?阶层ヘ?イス?モテ?ル
搁て?阶层ヘ?イス?モテ?ル搁て?阶层ヘ?イス?モテ?ル
搁て?阶层ヘ?イス?モテ?ル
Yohei Sato
?
搁て?ヒ?ホ?ットテーフ?ル
搁て?ヒ?ホ?ットテーフ?ル搁て?ヒ?ホ?ットテーフ?ル
搁て?ヒ?ホ?ットテーフ?ル
Yohei Sato
?
第３回Japan rハ?ネルテ?ィスカッション
第３回Japan rハ?ネルテ?ィスカッション第３回Japan rハ?ネルテ?ィスカッション
第３回Japan rハ?ネルテ?ィスカッション
Yohei Sato
?
Tokyor26 data fusion
Tokyor26 data fusionTokyor26 data fusion
Tokyor26 data fusion
Yohei Sato
?
Tokyor24 yokkuns
Tokyor24 yokkunsTokyor24 yokkuns
Tokyor24 yokkuns
Yohei Sato
?
Tokyowebmining19 data fusion
Tokyowebmining19 data fusionTokyowebmining19 data fusion
Tokyowebmining19 data fusion
Yohei Sato
?
傾向スコア解析とUplift Modelling
傾向スコア解析とUplift Modelling傾向スコア解析とUplift Modelling
傾向スコア解析とUplift Modelling
Yohei Sato
?
Complex network ws_percolation
Complex network ws_percolationComplex network ws_percolation
Complex network ws_percolation
Yohei Sato
?
异常行动検出入门（改）
异常行动検出入门（改）异常行动検出入门（改）
异常行动検出入门（改）
Yohei Sato
?
Tokyor60 r data_science_part1
Tokyor60 r data_science_part1Tokyor60 r data_science_part1
Tokyor60 r data_science_part1
Yohei Sato
?
Tokyor60 opening
Tokyor60 openingTokyor60 opening
Tokyor60 opening
Yohei Sato
?
Tokyor42_r_datamining_18
Tokyor42_r_datamining_18Tokyor42_r_datamining_18
Tokyor42_r_datamining_18
Yohei Sato
?
Tokyor42 ggplot2
Tokyor42 ggplot2Tokyor42 ggplot2
Tokyor42 ggplot2
Yohei Sato
?
Tokyor39 yokkuns
Tokyor39 yokkunsTokyor39 yokkuns
Tokyor39 yokkuns
Yohei Sato
?
贰补蝉测贬迟尘濒搁别辫辞谤迟の绍介
贰补蝉测贬迟尘濒搁别辫辞谤迟の绍介贰补蝉测贬迟尘濒搁别辫辞谤迟の绍介
贰补蝉测贬迟尘濒搁别辫辞谤迟の绍介
Yohei Sato
?
20131206 japan r
20131206 japan r20131206 japan r
20131206 japan r
Yohei Sato
?
Tokyor35 人工テ?ータの発生
Tokyor35 人工テ?ータの発生Tokyor35 人工テ?ータの発生
Tokyor35 人工テ?ータの発生
Yohei Sato
?
ドリコムの分析环境とデータサイエンス活用事例
ドリコムの分析环境とデータサイエンス活用事例ドリコムの分析环境とデータサイエンス活用事例
ドリコムの分析环境とデータサイエンス活用事例
Yohei Sato
?
R言語で学ぶマーケティング分析 競争ポジショニング戦略
R言語で学ぶマーケティング分析 競争ポジショニング戦略R言語で学ぶマーケティング分析 競争ポジショニング戦略
R言語で学ぶマーケティング分析 競争ポジショニング戦略
Yohei Sato
?
搁て?レホ?ートメール
搁て?レホ?ートメール搁て?レホ?ートメール
搁て?レホ?ートメール
Yohei Sato
?
搁て?阶层ヘ?イス?モテ?ル
搁て?阶层ヘ?イス?モテ?ル搁て?阶层ヘ?イス?モテ?ル
搁て?阶层ヘ?イス?モテ?ル
Yohei Sato
?
搁て?ヒ?ホ?ットテーフ?ル
搁て?ヒ?ホ?ットテーフ?ル搁て?ヒ?ホ?ットテーフ?ル
搁て?ヒ?ホ?ットテーフ?ル
Yohei Sato
?
第３回Japan rハ?ネルテ?ィスカッション
第３回Japan rハ?ネルテ?ィスカッション第３回Japan rハ?ネルテ?ィスカッション
第３回Japan rハ?ネルテ?ィスカッション
Yohei Sato
?
Tokyor26 data fusion
Tokyor26 data fusionTokyor26 data fusion
Tokyor26 data fusion
Yohei Sato
?
Tokyor24 yokkuns
Tokyor24 yokkunsTokyor24 yokkuns
Tokyor24 yokkuns
Yohei Sato
?
Tokyowebmining19 data fusion
Tokyowebmining19 data fusionTokyowebmining19 data fusion
Tokyowebmining19 data fusion
Yohei Sato
?
傾向スコア解析とUplift Modelling
傾向スコア解析とUplift Modelling傾向スコア解析とUplift Modelling
傾向スコア解析とUplift Modelling
Yohei Sato
?
Complex network ws_percolation
Complex network ws_percolationComplex network ws_percolation
Complex network ws_percolation
Yohei Sato
?
异常行动検出入门（改）
异常行动検出入门（改）异常行动検出入门（改）
异常行动検出入门（改）
Yohei Sato
?

Tokyor45 カーネル多変量解析第２章 カーネル多変量解析の仕組み

AboutCopyright
? 2025 狠狠撸