実践コンピュータビジョン8章

11
第第第第第第第第第第第第第第第第第第 8第 2014.09.20 @fmkz___

Upload: kazufumi-ohkawa

Post on 15-Jun-2015

5.867 views

Category:

Technology


1 download

DESCRIPTION

実践コンピュータビジョン8章

TRANSCRIPT

Page 1: 実践コンピュータビジョン8章

第実践コンヒュータヒション読書会  8 章2014.09.20

@fmkz___

Page 2: 実践コンピュータビジョン8章

私について@fmkz___

製薬企業で働いていますShizuoka.py

Mishima.syk

PyconJP 2014 に行ってきました

Page 3: 実践コンピュータビジョン8章

今日伝えたいこと(写経以外で)

ipython notebook を使おう

Scikit-learn を使おう

深層学習しよう

pulp も面白そう

Page 4: 実践コンピュータビジョン8章

kNN

あるオブシェクトの分類は、その近傍のオブシェクト群の投票によって決定される(すなわち、 k 個の最近傍のオブシェクト群で最も一般的なクラスをそのオブシェクトに割り当てる)

Page 5: 実践コンピュータビジョン8章

Naive Bayes classifier

http://www.slideshare.net/KazufumiOhkawa/ss-21870268

Page 6: 実践コンピュータビジョン8章

PCA

直交回転を用いて変数間に相関がある元の観測値を、相関の無い主成分とよばれる値に変換するための数学的な手続きのこと

Page 7: 実践コンピュータビジョン8章

SVM

サポートベクターマシンは、線形入力素子を利用して 2 クラスのパターン識別器を構成する手法である。訓練サンプルから、各データ点との距離が最大となるマーシン最大化超平面を求めるという基準で線形入力素子のパラメータを学習する。

Page 8: 実践コンピュータビジョン8章

scikit-learn

Page 9: 実践コンピュータビジョン8章

deep learning

特徴抽出しなくていい

Page 10: 実践コンピュータビジョン8章

deep learning 実装nolearn

scikit-learn っぽいインターフェース

pylearn2

Page 11: 実践コンピュータビジョン8章

pulp

http://t.co/58JFhi74kC