記 †
- 日時
- 6/21(火) 13:00-, 6/23(木) 15:00-, 6/24(金) 16:30-
- 参加者
- 岡崎，渡邉，Eric，水野，井之上，橋本，成田，若松，梅澤，神谷，杉浦，永島，山本，高瀬，高松，鍋島，成澤
教科書 †
- 言語処理のための機械学習入門
- 奥村学 監修，高村大也 著
- http://www.coronasha.co.jp/np/detail.do?goods_id=2728
- 正誤表
担当 †
| 担当者 | 担当部分 | トピック | 資料 |
| 6/21 | |||
| 岡崎 | 1 - 1.2.1 (pp.1 - pp.12) | 準備，最適化問題 | 🔒内部資料 🔒ソース |
| 渡邉 | 1.2.2 - 1.2.4 (pp.12 - 20) | 凸計画問題 | 🔒内部資料 |
| 高瀬 | 1.3 (pp.20 - 36) | 確率 | 🔒内部資料 |
| 井之上 | 1.4 - 1.5 (pp.37 - 49) | 連続確率変数， パラメータ推定法 | 🔒内部資料 |
| 神谷 | 1.6 (pp.49 - 57) | 情報理論 | 🔒内部資料 |
| 橋本 | 2 - 2.6 (pp.61 - 75) | 文書および単語の数学的表現 | 🔒内部資料 |
| 鍋島 | 3 - 3.3 (pp.77 - 84) | 準備，凝集型クラスタリング， k-means | 🔒内部資料 |
| 6/23 | |||
| 杉浦 | 3.4 - 3.6 (pp.84 - 95) | GMM，EM | 🔒内部資料 |
| 永島 | 4.3 - 4.3.4 (pp.117 - 126) | SVM | 🔒内部資料 |
| 若松 | 4.3.5 - 4.4 (pp.126 - 131) | SVM(多値分類器), Kernel | 🔒内部資料 |
| 成田, 高松 | 4.5 - 4.6 (pp.132 - 143) | 対数線形モデル，素性選択 | 🔒内部資料(前半) 🔒内部資料(後半) |
| 成澤, 山本 | 5 - 5.5 (pp.147 - 160) | HMM, CRF | 🔒内部資料(前半) 🔒内部資料(後半) |
| 6/24 | |||
| 水野 | 4 - 4.2.1 (pp.99 - 110) | NB (Bernoulli) | 🔒内部資料 |
| Eric | 4.2.2 (pp.110 - 117) | NB (Multinomial) | 🔒内部資料 |
| 梅澤 | 6 - 6.4 (pp.162 - 177) | 実験の仕方など | 🔒内部資料 |
| みんな | 井之上氏予約の居酒屋 | 打ち上げ＆反省会 | |
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