コンピュータ科学


杉山 将 教授機械学習・統計的データ解析理7-514先端データ解析論


相澤 彰子 教授テキストメディア・知識処理NIIテキストメディア特論

http://www-al.nii.ac.jp/ja/about/


数理情報学


杉山 将 教授機械学習・統計的データ解析理7-514先端データ解析論


佐藤 一誠 講師統計的機械学習理7-506先端統計モデリング論
宮野 悟 教授DNA情報解析・計算量理論・機械学習と発見医科研DNA情報解析特論


相澤 彰子 教授テキストメディア・知識処理NIIテキストメディア特論





電子情報学


教授 安達 淳 <研究室>

【分野】
情報検索、情報リンケージ、テキストマイニング    









by 언제나19 2016. 3. 12. 21:03





Mining Massive Datasets


선생님 3명

1명 원어민

1명 조금 유럽 발음

1명 조금 인도 발음

유럽 발음 선생님 내용이 제일 관심이 있고, 집중이 잘 된다.

machine learning 기술도 많이 배운다.

수학은 좀 덜 나온다. 증명 같은 것은 없다. 이해만 하고 넘어간다.


진도



Link Analysis and PageRank (9:39)


page rank 드디어 배웠다. 계산을 이제 할 수 있겠다!



Minhashing (25:18)



hash function으로 빠르게 계산하는 거 잘 모르겠네.



Week 03


Good cluster

max within-cluster connections

min inter-cluster connections

conductance score = cut score / degrees

optimal cut is NP-hard

Laplacian matrix를 만들어서 eigenvalue decomposition을 하면, 신기하게도 k cluster로 나뉜다.


bipartite subgraphs K_s,t

week02에서 frequent itemset enumeration 대충 봤는데, 여기서 다시 쓰이네.


big data page rank 계산법 등 page rank에 대한 advanced topics에 대해서도 다시 보기.





by 언제나19 2015. 5. 24. 03:22


Machine Learning http://deimos3.apple.com/WebObjects/Core.woa/Feed/itunes.stanford.edu-dz.4331558558.04331558560

중국계로 보이는 선생님이 조곤조곤 잘 가르쳐준다.
발음은 중국(?) 발음이 들어 있다. 
칠판에 수식을 써서 가르쳐 줘서 좋다. 
나한테는 어려운 편. 

3. Machine Learning Lecture 3 1:13:13 08. 7. 24. Andrew Ng Stanford science, math, engineering, computer, technology, robotics, algebra, locally, weighted, logistic, regression, linear, probabilistic, interpretation, Gaussian, distribution, digression, perceptron

까지 봤는데, 집중 안해서 봐서, 
다음에 볼때도 처음부터 봐야겠다.

machine learning이 당장은 필요 없어져서, 우선 중단.

--- 중단했었다가 오늘 lec02 부터 다시 본다.  

Lecture 2    View Now >

1 hr 16 min

  • Topics: An Application of Supervised Learning - Autonomous Deriving, ALVINN, Linear Regression, Gradient Descent, Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent (Incremental Descent), Matrix Derivative Notation for Deriving Normal Equations, Derivation of Normal Equations
  • Transcript: HTML PDF

YouTube | iTunes | Vyew | WMV Torrent | MP4 Torrent

transcript 가 있었네.
itunes로만 보지 말고, 자막을 같이 봐야겠다.


아직 이걸 보기에는 좀 무리인 것 같다. 요새는 이런 것이 당장 필요한 게 아니라서. 입학 시험에 나올 만한 기본 과목 공부부터 착실히 해둬야겠다.

책이랑 같이 볼 수 있는 과목부터 공부해야 효율적으로 많이 소화해낼 수 있겠다.

확률과 선형대수가 prerequisites



 

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by 언제나19 2011. 8. 26. 14:37
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