learning - ~matubara/ChangeLog →移動しました

■ Machine Learning Advanced Tutorial Lecture Series [learning][net]

<http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~zoubin/tutorials06.html>
近隣分野の研究者・博士向けチュートリアル講義。

■ Error-Correcting Output Coding for Text Classification - Berger (1999) [learning][net]

<http://citeseer.ist.psu.edu/8956.html>
2値分類器を合わせて多値分類。

まず、ラベルにビット列を適当に（？）割り当てて、
ラベル集合を等長符号化する。
訓練サンプルについているラベルの符号の i ビット目を正解として、
第 i 番目の2値分類器を訓練する。(i=1, ... , ビット数）
テストサンプルをそれら2値分類器にかけて、
テストサンプルのラベルの符号を得る。
あとはもっとも近い符号語（ラベルの符号）を探して、それにデコードする。

■ カーネル法の最前線 ― ＳＶＭ, 非線形データ解析, 構造化データ [learning][net]

<http://www.ism.ac.jp/~fukumizu/ISM_lecture_2006/>
福水先生による。

■ Bayesian Methods for NLP [stat][learning][nlp][net]

<http://www.isi.edu/~hdaume/bayes/>

■ Nonparametric Bayesian Learning conference list [stat][learning][list][learning]

+ Workshop on Learning with Nonparametric Bayesian Methods
June 29, 2006
+ Nonparametric Bayes NIPS*05 Workshop ― Nonparametric Bayesian Methods
+ Bayesian Methods for Natural Language Processing / NIPS 2005 Workshop

■ Nonparametric Bayesian Learning conference list [stat][learning][list][learning]

+ Workshop on Learning with Nonparametric Bayesian Methods
June 29, 2006
+ Nonparametric Bayes NIPS*05 Workshop ― Nonparametric Bayesian Methods
+ Bayesian Methods for Natural Language Processing / NIPS 2005 Workshop

■ JSAI SIG-DMSM [stat][learning][net]

<http://www.med.shimane-u.ac.jp/med_info/sig-dmsm/>
人工知能学会の「データマイニングと統計数理研究会」
第一回は7月11日統数研で。

■ The Elements of Statistical Learning, Hastie, Tibshirani and Friedman (2001) [stat][learning][book][net]

<http://www-stat-class.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/>
0387952845
Manning & Schultze よりも、Jurafsky & Martin + Hastie et alとの評を見て。

例によって、経済学部図書館にある。

■ ICML 2006 Workshop on Learning with Nonparametric Bayesian Methods [stat][learning][net]

<http://www2.informatik.hu-berlin.de/~bickel/npb_workshop.html>
Dirichlet Process とか。

■ 変分ベイズ学習理論入門 [stat][learning][net]

<http://watanabe-www.pi.titech.ac.jp/~swatanab/var-bay.pdf>

■ An Introduction to Variational Methods for Graphical Methods (1998) [stat][learning][net]

<http://citeseer.ist.psu.edu/jordan98introduction.html>

■ Yee Whye Teh [learning][lm][net]

<http://www.cs.utoronto.ca/~ywteh/>
A Bayesian Interpretation of Interpolated Kneser-Ney.など。
Nonparametric Graphical Model とか。（よくわからない）

■ Machine learning - Wikipedia, the free encyclopedia [learning][net]

<http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning>

■ PukiWikiBayesFun [stat][learning][net]

<http://hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o/pukiwiki/index.php?FrontPage>
ベイズ統計ファンサイト。
掲示板から派生する議論がけっこう盛り上がっている。

高校でのプログラミング教育に関する話題で、

手で触れる感触，ただのテキストで書かれた論理が結果を生み出すさま，を観察するのが大事だと感じます．自分が世界を支配している感触というのでしょうか．　

■ 朱鷺の杜 IBIS (情報論的学習理論) unofficial page --- Top(Shotaro Akaho) [stat][learning][net]

<http://www.neurosci.aist.go.jp/~akaho/ibis/index.html>

■ Alan Qi's Home Page [stat][people][learning][net]

<http://people.csail.mit.edu/alanqi/>
Bayesian Conditional Random Fields

■ MDL site - Reading [algorithm][learning][net]

<http://www.mdl-research.org/reading.html>
新しいチュートリアルがあった。

NEW: P.Gr?nwald, A Tutorial introduction to the minimum description length principle. In: Advances in Minimum Description Length: Theory and Applications (edited by P. Gr?nwald, I.J. Myung, M. Pitt), MIT Press, 2005 (80 pages; [PS], [PDF]).

■ Y.Motomura's Homepage [math][learning][stat][people][net]

<http://staff.aist.go.jp/y.motomura/>
ベイジアンネットに関するセミナー資料など

■ Andrew McCallum's Home Page [learning][people][nlp][algorithm][stat][net]

<http://www.cs.umass.edu/~mccallum/>
言語処理への Conditional Random Field の適用。

■ Machine Learning (Theory) [math][learning][algorithm][net]

<http://hunch.net/>
機械学習の理論に関するブログ。
Computational Complexityのブログとか、
Quantum Algorithmsのブログも。