Akihiro Nitta

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www.akihironitta.com

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PRML 14.3-14.4 アンサンブル学習 (ブースティングとツリーメソッド) / Ensemble learning (boosting and tree methods)

PRML 12-12.1.4 主成分分析 (PCA) / Principal Component Analysis (PCA)

PRML 9-9.2.2 クラスタリング (K-means とガウス混合モデル) / Clustering (K-means and Gaussian Mixture Models)

PRML 5.2.1-5.3.3 ニューラルネットワークの学習 (誤差逆伝播) / Training Neural Networks (Backpropagation)

PRML 3.3.3-3.4 ベイズ線形回帰とモデル選択 / Baysian Linear Regression and Model Comparison)

PRML 2.3.2-2.3.4 ガウス分布

PRML 1.5-1.5.5 決定理論

変分推論と Normalizing Flow

Variational Autoencoder (VAE) 解説