PRML勉強会
ログ
- 活性化関数 逆関数が連結関数
- 線形識別モデル D次元入力空間に対して、決定面がD-1次元で定義される
- ４．８ 掛け算だけになる
- 最小二乗 条件付期待値を近似,一般的に非常に近似が悪い
- 4.15式 宿題？
- t=(0,1,0,0,0)T
- p(C|x)ではない
- P１８５ あたりまえのことである
- ４．２９式展開
- 中心極限定理から正当化される
- N/N1 事前確率の逆数
- 4.26展開すべし
- ４．３３から４．３７の導出は演習
- P189, なぜyの定義にはバイアスパラメータが含まれていないか？
- 総共分散行列
- p190 重みの値は、。。。最も大きな固有値＜何？
- SB ランク(K-1)
- 4.1.7 パーセプトロン
- パーセプトロンは＋１、−１
- 誤差関数＝誤り数->というより正しい点からの距離？
- 次回 P190 4.1.7から
- やっぱり、他クラスのFisher判別は solve(Sw)Sbの固有ベクトルがひとつの次元の軸になるんだったと思う http://www.murata.elec.waseda.ac.jp/junpei.tsukamoto/seminar/discriminant_analysis.pdf （用語が違うのであれですけど一応）
- 感想
- 今回は前回休んだ３人が復帰して、一方で前回いた２人がいなかったので、4章始めから読み直した。２回目だと前回よりもわかりやすい部分もある一方、未だにわからん部分も。要復習。
あと4.15とか、変数の要素が大きくなるととたんに解けなくなるので、順を追って書き出すべきか。フィッシャー判別と言われるとピンとこないが判別分析と言われるとやったことあるかも・・
