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クラスタリングとは，似ているものどうしが同じグループになるように，データを分割するデータ解析手法です．クラスタリングについての解説を用意しましたのでご覧ください．
教師ありクラスタリングは，クラスタリングと教師ありクラス分類を組み合わせた問題です．
文献 [ 061, 031, 037, 018, 010, 004 ]
順序とは物を何かの基準 (「好み」や「価格」など) に従って並べたものです．この順序を予測したり，分類したりする問題について研究しています．
与えられた順序の集合の情報から，まだ観測されていない順序の予測を行います．
文献 [ 070, 057, 056, 048, 045, 033, 032 ]
与えられた順序の集合を，類似したグループに分けます．
文献 [ 069, 042, 041, 038 ]
協調フィルタリングとは，ある人の好みを，その人と類似した好みを持つ人の好みを参考にして予測します．ふつうの協調フィルタリングでは，好みを5段階評価などで測りますが，代わりに物を好きな順に並べてもらうことで測ります．
文献 [ 064, 049, 039, 054, 052, 043, 産総研広報誌
AIST Today ]
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Christopher M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」の日本語版です． 監訳：元田 浩, 栗田 多喜夫, 樋口 知之, 松本 裕治, 村田 昇 詳しくは 「パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測」サポートページ をご覧下さい． |
コンピュータで制御される機器が増え，各種のセンサーデータの収集が容易になったためか，機械学習や統計的予測技術が応用される場面が年々増えているようです．ですが残念なことに，機械学習全体を見通せる本はありませんでした．そんなとき，ちょうどこの原書を見つけました．これは，基本の線形モデルから，複雑なグラフィカルモデルまでを明快に解説した本であると感じたため，本書の翻訳を思い立ちました． この本にあるような理論が無くてもアルゴリズムは使えるとのご批判はあるかとは思いますが，今まで動いていたものが動かなくなったとき，原理を知っていればいろいろ見当がつくかと思います． 機械学習が初めての方には機械学習の全貌を把握するのに，それなりにご存知の方はリファレンスとしてお使い下さい．価格はちょっと高めですが，そのぶん，情報工学の学術書にもかかわらず，親しみやすくて分かりやすいカラーの図が満載です．
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朱鷺の杜Wiki は，情報論的学習理論，計算論的学習理論，機械学習，統計，統計物理，データマイニングについての情報交換の場です．これら学習関係の項目，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などについて書き込んで下さい． |
人工知能学会の活動の一環として制作した 人工知能のやさしい説明「What's AI」です．
研究や開発に使えるソフトウェアを紹介した 人工知能学会誌「研究のツールボックス」の編集を担当しました．
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「Mr.Bengo」ホームページ：設計・開発に参加しました． |
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