Search this site
Embedded Files
Skip to main content
Skip to navigation
Mark-N
ホーム
勉強したもの
No.1 機械学習導入
No.2 最近傍法と次元の呪い
No.3 線形モデル
No.4 RigdeとLasso
No.5 モデルの評価と選択
No.6 交差検証法とブートストラップ
No.7 Adaboost.M1
No.8 強力なBoosting手法
No.9 スプライン
No.10 混合モデル
No.11 EMアルゴリズム
No.12 エントロピーとKL情報量
No.13 ランダムフォレスト
No.14 ロバスト統計学
No.15 指数分布の無記憶性
No.16 混同行列
No.17 一致推定量
Who are you？
積読
積読＠ML
積読2
About me
Mark-N
ホーム
勉強したもの
No.1 機械学習導入
No.2 最近傍法と次元の呪い
No.3 線形モデル
No.4 RigdeとLasso
No.5 モデルの評価と選択
No.6 交差検証法とブートストラップ
No.7 Adaboost.M1
No.8 強力なBoosting手法
No.9 スプライン
No.10 混合モデル
No.11 EMアルゴリズム
No.12 エントロピーとKL情報量
No.13 ランダムフォレスト
No.14 ロバスト統計学
No.15 指数分布の無記憶性
No.16 混同行列
No.17 一致推定量
Who are you？
積読
積読＠ML
積読2
About me
More
ホーム
勉強したもの
No.1 機械学習導入
No.2 最近傍法と次元の呪い
No.3 線形モデル
No.4 RigdeとLasso
No.5 モデルの評価と選択
No.6 交差検証法とブートストラップ
No.7 Adaboost.M1
No.8 強力なBoosting手法
No.9 スプライン
No.10 混合モデル
No.11 EMアルゴリズム
No.12 エントロピーとKL情報量
No.13 ランダムフォレスト
No.14 ロバスト統計学
No.15 指数分布の無記憶性
No.16 混同行列
No.17 一致推定量
Who are you？
積読
積読＠ML
積読2
About me
No.17 一致推定量
浅い理解で作ってしまったのでが、スライドに滲み出てきている。
見ればわかるかと思いますが、事実を淡々と追っている感がすごい。
No.18 一致性.pdf
前：
No.16 混同行列
Google Sites
Report abuse
Google Sites
Report abuse
