一通り書き終わりましたが、こまごました作業がまだかなりあります。今日は各章のフォーマットを揃えました。

Kernel関連で共同研究が本格的に始まりそうです。メモをありがとうございます。勉強します。

条件数が大きいほど、最適化の繰り返し数と数値的安定性の間の trade-off が大きくなります。 直感的には理解していましたが、数日前に定量的に理解しました。プロシーに書く予定です。

cov-shift について、C++でプログラムを組んでくれた人に感謝します。 kernel version は Nystrom を使って計算を高速化できます。Gaussian Process と同じ。

Lasso quantile regression の論文を読みました。 quant. reg の漸近一致性、正規性について証明を眺めました。分かりやすいです。凸関数達が一様収束すれば最小値も(一意なら)収束する。 Nystrom method について眺めました。 Using the Nystrom method to …

minor revision を続けています。プログラムのフォーマットを揃えました。

出張関連の書類などを準備

輪読で勉強した Gale-Shapley アルゴリズムを R-code で組んでみました。 men と women の preference matrix を入れると complete stable matching を返します。 ## Gale-Shapley algorithm gs <- function(m_pref, w_pref){ ## pref: n x n matrix. m_pref…

ベイジアンネットワーク：max-propagation について解説しました。今日で担当分は終わりです。 サポートベクトルマシン：学生さん達に R でプログラミングをしてもらいます。ksvm にデータを代入して、予測精度を計算するという課題。なんとか、やりとげてく…

ベイジアンネットワークの講義の準備：レポート課題を用意しました。

condition number 関連で conjugate descent methods について読みました。

path following alg. について書きました。 明日は cross validation を書きます。

Path-following について書きます。svmpath を使ったデモを載せるつもりです。

土日はひたすら書類を書いていました。

準備：ベイジアンネットワーク。propagation のための flow の scheduling を Junction tree から構成する code を R で書いてみました。講義では使いませんが、いろいろ手を動かしています。 schedule_flow は再帰呼出しで出来ます。

講義準備：ベイジアンネットワークについて、問題設定の補足をする 本執筆 cond num, partial order についてまとめる。 グラント関連

会議：評価関連

min-max probability machine について書きました。 明日から path-following algorithm について書きます。

サポートベクトルマシンを書きました。 明日から、ミニマックス確率マシンの章を書きます。プログラムを書きましたが、相当に高速です。