本読み

岩波データサイエンス Vol.6: ノート1

6月下旬に以下の本が出ましたので、この本を読んで時系列解析の復習ポイントだと思ったことと、本の記述に対して自分で考えたことを書きます。誤っている可能性があります。岩波データサイエンス Vol.6岩波データサイエンス刊行委員会 岩波書店 2017-06-23売…

これからの強化学習: ノート4

読んでいる本(出典): これからの強化学習 | 牧野 貴樹, 澁谷 長史, 白川 真一 |本 | 通販 | Amazonこの本読みですが、スライドにまとめようとしたら2回で挫折したのでとりあえず感想ノートの方を続けることにします。というかどこまで読んだかもよくわか…

入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド: ノート3

読んでいる本(出典): 入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド | 井手 剛 |本 | 通販 | Amazon前回: ノート2 / 次回: まだ 目次: 入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド読んだページ: 44~52ページ 以下、メモと雑談。前回までのあ…

数理論理学: ノート4

読んでいる本(出典): 数理論理学 | 戸次 大介 |本 | 通販 | Amazon前回: ノート3 / 次回: まだ 目次: 数理論理学以下、第5章後半の自分の理解。 最後の節(標準形)がまだ読めていないので、後でこの記事に加筆するか、新しい記事にまとめる。前回ま…

入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド: ノート2

読んでいる本(出典): 入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド | 井手 剛 |本 | 通販 | Amazon前回: ノート1 / 次回: ノート3 目次: 入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド読んだページ: 23~44ページ 以下、メモと雑談。前回までの…

ゼロから作るDeep Learning: 読了メモ

とてもわかりやすいという巷の評判に流されてこの本を読みました。ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装斎藤 康毅 オライリージャパン 2016-09-24売り上げランキング : 58Amazonで詳しく見る by G-Tools一貫して読み手の…

数理論理学: ノート3

読んでいる本(出典): 数理論理学 | 戸次 大介 |本 | 通販 | Amazon前回: ノート2 / 次回: ノート4 目次: 数理論理学第4章は一階命題論理の応用としての論理回路の話で、ノートは省略。 以下、第5章前半の自分の理解。第5章は一階述語論理。今回のノー…

「これからの強化学習」勉強会#3(準備中)→ ノート3

読んでいる本(出典): これからの強化学習 | 牧野 貴樹, 澁谷 長史, 白川 真一 |本 | 通販 | Amazon前回: 勉強会#2 / 次回: まだ 目次: これからの強化学習 / Sutton & Barto 強化学習(邦訳)の目次: 強化学習「これからの強化学習」のエア勉強会3…

数理論理学: ノート2

読んでいる本(出典): 数理論理学 | 戸次 大介 |本 | 通販 | Amazon前回: ノート1 / 次回: ノート3 目次: 数理論理学以下、第3章の自分の理解。第3章は一階命題論理。一階命題論理の統語論 一階命題論理では、命題(≡ 真偽を問うことのできる形式)を…

「これからの強化学習」勉強会#2

読んでいる本(出典): これからの強化学習 | 牧野 貴樹, 澁谷 長史, 白川 真一 |本 | 通販 | Amazon前回: 勉強会#1 / 次回: まだ 目次: これからの強化学習 / Sutton & Barto 強化学習(邦訳)の目次: 強化学習「これからの強化学習」の1人勉強会#2…

「これからの強化学習」勉強会#1

読んでいる本(出典): これからの強化学習 | 牧野 貴樹, 澁谷 長史, 白川 真一 |本 | 通販 | Amazon前回:ノート1 / 次回: 勉強会#2 目次: これからの強化学習 / Sutton & Barto 強化学習(邦訳)の目次: 強化学習「これからの強化学習」の1人勉強会…

数理論理学: ノート1

この本を読みます。数理論理学戸次 大介 東京大学出版会 2012-03売り上げランキング : 498190Amazonで詳しく見る by G-Tools次回: ノート2 目次: 数理論理学以下、第2章の自分の理解(第1章は予備知識なので省略)。 我々は数学の証明問題を解くことができ…

これからの強化学習: ノート1

強化学習の新しい本が出たらしいので読みます。これからの強化学習牧野 貴樹 澁谷 長史 白川 真一 浅田 稔 麻生 英樹 荒井 幸代 飯間 等 伊藤 真 大倉 和博 黒江 康明 杉本 徳和 坪井 祐太 銅谷 賢治 前田 新一 松井 藤五郎 南 泰浩 宮崎 和光 目黒 豊美 森…

強化学習: ノート14

読んでいる本(出典): 強化学習 : Richard S.Sutton, Andrew G.Barto, 三上 貞芳, 皆川 雅章 : 本 : Amazon.co.jp前回:ノート13 / 次回: まだ 目次:強化学習読んだページ: 173~178ページ 以下、自分の理解と雑談。 前回までのあらすじ: 強化学習問…

Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques: ノート1

グラフィカルモデルがどう便利なのかよくわからないのでこの本を読みます。Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series)Daphne Koller Nir Friedman The MIT Press 2009-07-31売り上げラ…

入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド: ノート1

異常を検知したいので以下の本を読みます。入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド井手 剛 コロナ社 2015-02-19売り上げランキング : 9910Amazonで詳しく見る by G-Tools次回: ノート2 目次: 入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド読んだ…

強化学習: ノート13

読んでいる本(出典): 強化学習 : Richard S.Sutton, Andrew G.Barto, 三上 貞芳, 皆川 雅章 : 本 : Amazon.co.jp前回:ノート12 / 次回: まだ 目次:強化学習読んだページ: 156~172ページ 以下、雑談。 「グラフの傾きが上向きであることから、時間と…

強化学習: ノート12

読んでいる本(出典): 強化学習 : Richard S.Sutton, Andrew G.Barto, 三上 貞芳, 皆川 雅章 : 本 : Amazon.co.jp前回:ノート11 / 次回: まだ 目次:強化学習読んだページ: 147~156ページ 以下、自分の理解。 これまでのあらすじ: 強化学習の解法で…

強化学習: ノート11

読んでいる本(出典): 強化学習 : Richard S.Sutton, Andrew G.Barto, 三上 貞芳, 皆川 雅章 : 本 : Amazon.co.jp前回:ノート10 / 次回: まだ 目次:強化学習読んだページ: 119~147ページ 以下、自分の理解。 この本の2部で紹介される手法の特徴(111…

強化学習: ノート10 大反省会

読んでいる本(出典): 強化学習 : Richard S.Sutton, Andrew G.Barto, 三上 貞芳, 皆川 雅章 : 本 : Amazon.co.jp この記事はただのデバッグ記録です。 経緯 前回の記事の、「レンタカー2営業所問題」のスクリプトがバグっていた(現在は修正済)。 調査 …

強化学習: ノート10

読んでいる本(出典): 強化学習 : Richard S.Sutton, Andrew G.Barto, 三上 貞芳, 皆川 雅章 : 本 : Amazon.co.jp前回:ノート9 / 次回:ノート11 目次:強化学習今日読んだページ: 98~118ページ 以下、自分の解釈。 有限 MDP であるような強化学習問題…

強化学習: ノート9

読んでいる本(出典): 強化学習 : Richard S.Sutton, Andrew G.Barto, 三上 貞芳, 皆川 雅章 : 本 : Amazon.co.jp前回:ノート8 / 次回:ノート10 目次:強化学習今日読んだページ: 93~98ページ 以下、自分の解釈・感想・雑談。 今日から4章。4章は強化…

強化学習: ノート8

読んでいる本(出典): 強化学習 : Richard S.Sutton, Andrew G.Barto, 三上 貞芳, 皆川 雅章 : 本 : Amazon.co.jp前回:ノート7 / 次回:ノート9 目次:強化学習今日読んだページ: 72~92ページ 以下、自分の解釈・感想・雑談。 (前回)「状態」は(ほ…

強化学習: ノート7

読んでいる本(出典): 強化学習 : Richard S.Sutton, Andrew G.Barto, 三上 貞芳, 皆川 雅章 : 本 : Amazon.co.jp前回:ノート6 / 次回:ノート8 目次:強化学習今日読んだページ: 68~71ページ 以下、自分の解釈・感想・雑談。 (前回)強化学習を定義…

Machine Learning: A Probabilistic Perspective: ノート4

読んでいる本(出典):Amazon.co.jp: Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series): Kevin P. Murphy: 洋書前回:ノート3 / 次回: まだ 目次:Machine Learning: A Probabilistic Perspective今…

強化学習: ノート6

読んでいる本(出典): 強化学習 : Richard S.Sutton, Andrew G.Barto, 三上 貞芳, 皆川 雅章 : 本 : Amazon.co.jp前回:ノート5 / 次回:ノート7 目次:強化学習今日読んだページ: 60~68ページ 以下、自分の解釈・感想・雑談。 (前回)強化学習問題は…

強化学習: ノート5

読んでいる本(出典): Amazon.co.jp: 強化学習: Richard S.Sutton, Andrew G.Barto, 三上 貞芳, 皆川 雅章: 本前回:ノート4 / 次回:ノート6 目次:強化学習今日読んだページ: 55~60ページ 以下、自分の解釈・感想。 3章では強化学習問題とは何かを定…

Machine Learning: A Probabilistic Perspective: ノート3

読んでいる本(出典):Amazon.co.jp: Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series): Kevin P. Murphy: 洋書前回:ノート2 / 次回:ノート4 目次:Machine Learning: A Probabilistic Perspective…

Machine Learning: A Probabilistic Perspective: ノート2

読んでいる本(出典):Amazon.co.jp: Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series): Kevin P. Murphy: 洋書前回:ノート1 / 次回:ノート3 目次:Machine Learning: A Probabilistic Perspective…

強化学習: ノート4

読んでいる本(出典): Amazon.co.jp: 強化学習: Richard S.Sutton, Andrew G.Barto, 三上 貞芳, 皆川 雅章: 本前回:ノート3 / 次回:ノート5 目次:強化学習今日読んだページ: 36~54ページ 以下、自分の解釈・感想。 35~38ページの2値バンディットタ…