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<title>パターン認識・機械学習勉強会</title>
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<div class="reveal">
<div class="slides">
<section style="font-size:80%">
<h3> 2014年 パターン認識・機械学習勉強会 資料 </h3>
<p style="font-size:60%">
<a href="1.html">第1回:イントロダクション</a><br>
<a href="2.html">第2回:ベイズ確率・ベイズ識別・モデルの検証</a><br>
<a href="3.html">第3回:モデル選択基準・MCMC法 </a><br>
<a href="4.html">第4回:ギブスサンプリング・線形識別モデル </a><br>
<a href="5.html">第5回:線形識別モデル:ロジスティック回帰 </a><br>
<a href="6.html">第6回:線形識別モデル:ベイズロジスティック回帰,フィッシャーの線形判別 </a><br>
<a href="7.html">第7回:ニューラルネットワーク </a><br>
<a href="8.html">第8回:ニューラルネットワーク(続き) </a><br>
<a href="9.html">第9回:ニューラルネットワーク(続き) </a><br>
<a href="10.html">第10回:カーネル法, カーネル密度推定法,カーネル回帰分析 </a><br>
<a href="11.html">第11回:カーネル法:ガウス過程</a><br>
<a href="12.html">第12回:サポートベクターマシン, ソフトマージン</a><br>
<a href="13.html">第13回:多クラスSVM, SVM回帰, 関連ベクターマシン</a><br>
<a href="14.html">第14回:ベイジアンネットワーク</a><br>
<a href="15.html">第15回:ジョインツリーアルゴリズム</a><br>
<a href="16.html">第16回:ジョインツリーアルゴリズム(続き)</a><br>
<a href="17.html">第17回:マルコフ確率場・ファクターグラフ</a><br>
<a href="18.html">第18回:K-means法，混合ガウスモデル，EM法</a><br>
<a href="19.html">第19回:EM法(続き), 混合ベルヌーイモデル, 混合多項モデル</a><br>
<a href="20.html">第20回:変分ベイズ，周辺化ギブスサンプリング</a><br>
<a href="21.html">第21回:系列データ，隠れマルコフモデル</a><br>
<a href="22.html">第22回:ビタビアルゴリズム，主成分分析</a><br>
<a href="23.html">第23回:集団学習，決定木</a><br>
</p>
</section>
</div>
</div>
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// Full list of configuration options available here:
// https://github.com/hakimel/reveal.js#configuration
Reveal.initialize({
controls: false,
progress: true,
history: true,
center: true,
rollingLinks: false,
theme: Reveal.getQueryHash().theme, // available themes are in /css/theme
transition: Reveal.getQueryHash().transition || 'none', // default/cube/page/concave/zoom/linear/fade/none
// Optional libraries used to extend on reveal.js
dependencies: [
{ src: 'lib/js/classList.js', condition: function() { return !document.body.classList; } },
{ src: 'plugin/markdown/showdown.js', condition: function() { return !!document.querySelector( '[data-markdown]' ); } },
{ src: 'plugin/markdown/markdown.js', condition: function() { return !!document.querySelector( '[data-markdown]' ); } },
{ src: 'plugin/highlight/highlight.js', async: true, callback: function() { hljs.initHighlightingOnLoad(); } },
{ src: 'plugin/zoom-js/zoom.js', async: true, condition: function() { return !!document.body.classList; } },
{ src: 'plugin/notes/notes.js', async: true, condition: function() { return !!document.body.classList; } }
// { src: 'plugin/search/search.js', async: true, condition: function() { return !!document.body.classList; } }
// { src: 'plugin/remotes/remotes.js', async: true, condition: function() { return !!document.body.classList; } }
]
});
Reveal.addEventListener( 'slidechanged', function( event ) {
MathJax.Hub.Rerender(event.currentSlide);
});
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