パターン認識（2019）
https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51CPd2KLm4L._SX342_BO1,204,203,200_.jpg
第15回 2020.1.29水
まとめ
PCA
分散共分散行列の固有値・固有ベクトル．「再構成の精度」と固有値の関係．
MM algorithm ( “Majorize-Minimization” or “Minorize-Maximization”. EM よりひとつ上の見方) レポート講評
https://gyazo.com/5f5f7737cbbd40d45446935808a1b756
授業評価アンケート
webclass
授業中に質問するのは難しい？
数学とプログラミング ．学びにおける，共通点，違う点．
第14回 2020.1.22水
雑談
Preferred Networks オープンハウス2020
第13回 2020.1.15水
第12回 2020.1.8水
講義では $ m=3, n=1000 の場合を中心に説明する．
$ l=1,2,3, ~~i=1,2,\cdots,1000
$ \eta_{i,l} の表を作る．
$ \eta_{27,3} とは
相手の要素数だけ，コピーを作り，一挙に計算する．縦ベクトルと横ベクトルに注意．
https://gyazo.com/d2db6550e915925d78d09ebdd17977e0
第11回 2019.12.18水
線形判別分析により手書き文字認識 （教科書 第6章）
これをダウンロードして，Google Colab もしくは IPython Notebook で開く
https://gyazo.com/84eb4716f5399ee50f4ae77bd6ab17f7
予習しておいてください：
混合ガウスモデルの最尤推定
第10回 2019.12.11水
線形判別分析
固有値分解
第9回 2019.12.4水
レポート課題講評
課題はなんであったか
p.41, 42 主成分分析
教科書には，詳細が掲載されていない．
もとのデータを利用し，自分で，この図を，再現してみる．
なにをしているのか，というのを明確にする．
雑談
https://gyazo.com/51c6d8429f2b0c0d47bc2e65ef2bb1e9
第8回 2019.11.27水
レポートの提出
subject: パターン認識レポート課題
添付ファイル名： namis201911xxpattern.pdf
第7回 2019.11.20水
分散共分散行列 $ V を $ V = \sum_i \lambda_i \bm{e}_i\bm{e}_i^\top と分解して表現できることを示せ。ここで $ \bm{e_i}, \lambda_i は、それぞれ $ V の固有ベクトル、固有値である。
使う知識：
$ V は、対称行列
Python
numpy
array
sort
逆順
第6回 2019.11.13水
https://gyazo.com/54f582093db8aa18f30f7898c65d3ef8
第5回 2019.10.30水
第4回 2019.10.23水
これから先，毎回ノートパソコン持参してください．
専門教育入門セミナー
月曜 １２限
土曜？ 11/2 or 11/9
第3回 2019.10.16水
雑談用
Google Pixel 4
Python で計算．オーバーフローを防ぐ
exp(709), exp(710), exp(-745), exp(-746)
Softmax
$ \frac{\exp(z_k - \alpha)}{\sum_{j=1}^K \exp(z_j - \alpha)}
$ \alpha = \max_j z_j
第2回 2019.10.9水
初回 10/2（水）10:30より
https://gyazo.com/3282b69a478fcca0f0b918e0085ed668