Ken'ichi Matsui

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「深層学習」第６章畳込みニューラルネット

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"Deep Learning" Chap.6 Convolutional Neural Net

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「深層学習」勉強会LT資料 "Chainer使ってみた"

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統計学の基礎の基礎

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異常検知と変化検知第4章近傍法による異常検知

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白い陽気なやつとPythonでたわむれる

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基礎からのベイズ統計学輪読会資料第1章確率に関するベイズの定理

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「内積が見えると統計学も見える」第5回プログラマのための数学勉強会発表資料

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「全ての確率はコイン投げに通ず」 Japan.R 発表資料

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基礎からのベイズ統計学輪読会資料第4章メトロポリス・ヘイスティングス法

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Random Forest による分類

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15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学

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「ベータ分布の謎に迫る」第6回プログラマのための数学勉強会 LT資料

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第１３回数学カフェ「素数！！」二次会 LT資料「乱数！！」

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基礎からのベイズ統計学輪読会資料第8章「比率・相関・信頼性」

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統計的学習の基礎 4章前半

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DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

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数学カフェ確率・統計・機械学習回「速習確率・統計」

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Variational Autoencoderの紹介

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Introduction of VAE

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SIGNATE産業技術総合研究所衛星画像分析コンテスト２位入賞モデルの工夫点

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確率分布の成り立ちを理解してスポーツにあてはめてみる

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データ分析コンテストとデータサイエンティストの働きかた

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BERT入門

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Kaggle Google Quest Q&A Labeling 反省会 LT資料 47th place solution

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分析コンペティションの光と影

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データサイエンティストの仕事とデータ分析コンテスト

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音楽波形データからコードを推定してみる

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ベータ分布の謎に迫る

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財務・非財務一体型の企業分析に向けて

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PLAsTiCC Astronomical Classification に参加した話

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Tips for data science competitions

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Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール

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Prophet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツール

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NIPS読み会2013: One-shot learning by inverting a compositional causal process

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数理モデリングからはじめるPython数理最適化 PyData.Tokyo 2017/6/28 Retty Inc. Iwanaga Jiro

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自動微分変分ベイズ法の紹介

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Common Design of Deep Learning Frameworks

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相関と因果について考える：統計的因果推論、その(不)可能性の中心

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生成モデルの Deep Learning

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【ITSC2015】Fine-grained Walking Activity Recognition via Driving Recorder Dataset

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半教師あり学習

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Techtalk：多様体

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非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出

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Dropout Distillation

Shotaro Sano • Vor 7 Jahren

Bishop prml 11.5-11.6_wk77_100606-1152(発表に使った資料)

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自然言語処理

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機械学習と深層学習の数理

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