Feed Forward Neural Networks (Multi-layer Perceptron)と Baysian Networks (Belief Networks) は、DAG で表現された学習・推論のモデルであるという点で似ている。FFNNでは、1つのノードは入力の線形和に対する閾値関数として定義され、 線形和の重みと閾…

http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/bayes/bayes.html directed graphical model が中心だけど、 undirected model の文献紹介もある。graphical models な講義 10-708 Probabilistic Graphical Models, Fall 2006 EE512 Algorithms for Graphical Models (AGM)…

http://research.microsoft.com/~meek/Factorization of discrete probability distributions 対数線形モデルとマルコフ確率場の等価性をあたえた Hammersley-Clifford theorem の拡張 Collaborative filteringついでに。 Hammersley-Clifford theorem は原…

http://research.microsoft.com/users/znie/icml2005_2d-crf.pdf However, as the information on a Web page is two-dimensionally laid out, previous linear-chain CRFs have their limitations for Web information extraction.

http://www.cs.wright.edu/~swang/ Latent Maximum Entropyの人であり、 長距離言語モデルの代表選手の一人。

チュートリアルマニアなので。 樺島祥介 (東京工業大学大学院総合理工学研究科) “More is different”の話 Lecture Note: PDF 渡邊澄夫 (東京工業大学精密工学研究所) 物理学者でない人のための統計力学 lecture note もアップされてる。

Gaussian Process は関数空間上の確率変数の一種。 #! /usr/bin/env perl use strict; use warnings; use Math::Random qw/:all/; my @xs = map { ($_/30) } (0..20); # 関数への入力値列 my $n = scalar @xs; my @v = map { my $x=$_; [map {exp -1/2*( ($x…

http://ibisforest.org/index.php?eda Genetic Algorithm revisited

http://www.stanford.edu/~sgwater/ D論ゲット Nonparametric Bayesian Models of Lexical Acquisition いわゆるひとつの Unsupervised Morphological Segmentation です。

http://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/statedu.html 統計の勉強リンク集

http://www.okada.jp.org/rwiki/

http://musashi.sourceforge.jp/ いわゆるひとつのデータマイニングツール。 ある時系列量を与えると、年間変動とノイズと長期的変動を分離したりできると思う。 （みてない）

http://bibserver.berkeley.edu/205/lec_hwk.html 伊庭先生おすすめの 確率論講義ノートがあるページ。 Pitman 先生です。

予稿集が公開されました

http://www.probability.net/ 確率論の演習がたくさん。 解答つき

http://www.ipam.ucla.edu/publications/ds2006/ds2006_5861.pdf Maximum Likelihood Set [2006-04-06-4] 応用の解説プレゼン。最尤推定では、単体上で格子状の点集合のどれかしかとれず、 周縁に位置することにより、0確率がたくさんできてしまう。可能な点…

http://www.isi.edu/~hdaume/bayes/

http://wwwbrauer.in.tum.de/~trespvol/papers/dptresp2006.pdf

[[Workshop on Learning with Nonparametric Bayesian Methods June 29, 2006|http://www2.informatik.hu-berlin.de/~bickel/npb_workshop.html]] Nonparametric Bayes NIPS*05 Workshop — Nonparametric Bayesian Methods Bayesian Methods for Natural Lan…

http://www.ism.ac.jp/editsec/toukei/contents.html 統計数理研究所の。

http://scholar.google.com/scholar?hl=en&lr=&cluster=4804964007952417849 Locality Sensitive Hashing 関連。

http://www.cs.princeton.edu/~moses/ Similarity Estimation Techniques from Rounging Algorithmsなど。 近似アルゴリズムの専門家。 Locality Sensitive Hashing は、 2つのオブジェクトのハッシュ値が一致する確率が、 2つのオブジェクトの類似度と同じ…

http://www.milab.is.tsukuba.ac.jp/~sadamitsu/archive/

http://chasen.org/~daiti-m/paper/

http://www.med.shimane-u.ac.jp/med_info/sig-dmsm/ 人工知能学会の「データマイニングと統計数理研究会」 第一回は7月11日統数研で。

http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1102420 Dirichlet分布を使った文書モデル。 単語頻度の経験的分布において、 多項分布によって表すことができない性質があることを示し、 それを Dirichlet 分布で表すことができることを示す。 （明らかに傾向が違…

http://www.cs.brown.edu/research/ai/dynamics/tutorial/ Mathematica による動的システムのチュートリアル、演習。 グラフィカルモデルと学習もあり。

http://www.idsia.ch/~shane/ AIと統計的学習と遺伝的アルゴリズム。

http://www-stat-class.stanford.edu/~tibs/elemstatlearn/ 0387952845 Manning & Schultze よりも、Jurafsky & Martin + Hastie et alとの評を見て。例によって、経済学部図書館にある。

http://www2.informatik.hu-berlin.de/~bickel/npb_workshop.html Dirichlet Process とか。