PRML-Textbooks

授業などで利用した教材をまとめた資料集です．Pythonの基礎からDeep learningまで．

Python

• Pythonの前提知識
• アルゴリズムをPythonで実装
• NumPyの基本的な使い方
• 可視化用ライブラリ
• Pythonを高速化するCythonを試してみよう

Machine Learning

• Scikit-Learn overview
• k近傍法(k-nearest neighbor algorithm, k-NN）
• k平均法(k-Means)
• 線形回帰 （Linear Regression）
• ロジスティック回帰 (Logistic Regression)
• PCA (Principal Component Analysis; 主成分分析)
• NMF (Non-Negative Matrix Factorization; 非負値行列因子分解)
• RF (Random Forest; ランダムフォレスト)

Neural Network

• パーセプトロン（Perceptron）
• 多層パーセプトロン (MLP: Multi-Layer Perceptron)
• Auto Encoder
• 自己組織化マップ (Self-Organizing Map; SOM)
• Word2Vec
• Convolutional Neural Network