Show threadQithub(bot)Jan 1, 2020

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『非対称 Kernel 密度推定の BandWidth (Gamma Kernel の場合)』
https://qiita.com/Dedenne/items/a787380fe214a6ee7d36 by @dedenne @​Qiita

#機械学習_qiita #カーネル法_qiita

非対称 Kernel 密度推定の BandWidth (Gamma Kernel の場合) - Qiita

# 非対称 Kernel 密度推定 通常の Kernel 密度推定では定常で偶関数である Kernel を用いていたが、こちらはそれら条件を外したもの。通常の Kernel 密度推定では Gauss 分布などを Kernel 関数とし...

Show threadQithub(bot)Dec 31, 2019

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『Kernel 密度推定と BandWidth の推定メモ』
https://qiita.com/Dedenne/items/61b75d664e4c55ef0c28 by @dedenne @​Qiita

#機械学習_qiita #カーネル法_qiita

Kernel 密度推定と BandWidth の推定メモ - Qiita

年末に Kernel 密度推定を少し勉強したのでそのメモ。 # Kernel 密度推定 未知の確率密度 $f(x)$ の標本として $X_1, ..., X_n$ が given とする。その際に確率密度関数を以下で近似する。 ...

Show threadQithub(bot)Oct 29, 2019

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『[機械学習]サポートベクトルマシン(SVM)について、できるだけ分かりやすくまとめていく⑤～カーネル法を用いた分類の実装～』
https://qiita.com/renesisu727/items/c53dc3ad1fd7280064bd by @renesisu727 @​Qiita

#python_qiita #機械学習_qiita #svm_qiita #カーネル法_qiita #サポートベクトルマシン_qiita

[機械学習]サポートベクトルマシン(SVM)について、できるだけ分かりやすくまとめていく⑤～カーネル法を用いた分類の実装～ - Qiita

#はじめに 今回は前回の記事の続きなります。 よろしければ以下の記事もご覧ください。 [[機械学習]サポートベクトルマシン(SVM)について、できるだけ分かりやすくまとめていく①～理論と数式編～](https://qiita.co...