1年前に挫折したわけですが、一応もう一回来てみました。適当にメモします(キックオフなので打ち合わせ中心だと思いますが)。
ご挨拶 / @naoya_t さん
- 今日はエクストリームリーディングします
- 自己紹介タイム
- 今後は幹事役を分散したい
- 会場安いとことか募集
- 全員に発表してもらいたい → 発表しないと身に付かない
- グループ分けして1章〜2章をエクストリームリーディングしましょう
- 暇な人は演習問題を(答え有り)
- 休憩
1章の黙読
各自15分程度目を通す。
2章1節の黙読
各自10分程度目を通す。
- 共役性の定義は?
- パラメータを置き換えれば一致する、程度で
2章2節の黙読
- 機械学習などで事前分布に共役な分布を選ぶ理由は?
- 十分等計量のありがたさは?
- 後で出てくるので割愛
- ベータ分布のμのハイパーパラメータ
- 4〜5個のサンプルで初めて、いいところを探している
- 極所解に落ち入らない?
- 過学習は気をつけているけど、ベストかは不明
- データが多くなると、パラメータチューニングで苦労するという印象はある
- β分布やディリクレ分布は事前分布以外に使い道があるのか。μを使ってるのが気持ち悪い
- 後でxを使ってるので。
- 知ってる範囲では使ってるところは見たことがない
- P.76 の有効観測数は α_k - 1 では?
- 恐らくそうでしょう
- となると、α_k が 0.1 の場合に有効観測数が負になる。これはどう解釈すべき?
2章はしっかりやりたいので、次回以降に持ち越して担当決めて腰据えてやりましょう。
来月は2.3のガウス分布から2章最後まで。3章頭もやるかも。
発表スライドであらすじ、質疑を中心で。
発表時間は5分程度でも、重要と思った箇所は長い時間でも。読んでること前提でOK。
本レーンは1枠1時間程度(今回は本レーンよりだいぶ細かく切ってる)。
来月分の割当を完了。