【パターン認識ラジオ】13-1 カーネル化LDAなど

The Best Energizerや、学ぶあなたの応援団長、そして、夢と科学のくに東京カンタァーランドのメインキャラクターをやらしてもらってます、橘カンタァーです。 ご存じの通り、承認と共創の時代になりました。 お聴きの皆さんが生まれながらに持っているやさしさ・仁・愛・志を、具現化できる力、思考力・言語化力・体験力、を身に付けましょう。 知識を持っているだけの価値は無くなりました。 耳十割目十割心十割で聴く姿勢と、その姿勢を維持する脊柱起立筋や表情筋の筋持久力をコツコツ高めましょう。 「2024年度 ＩＣＴ利用による教育改善研究発表会」で「Podcastを活用したマルチモーダル予習による主体性と共創力の向上効果」を発表します！ リサーチラボノートは100冊発注しましたので、1冊目を使い果たしたら、discordのDMで言ってください。お届けします。 縦に展開していくと、眼球の移動距離が短くて首を縦に振る筋肉を使うので、「できる！わかる！」という気分になりやすいですね！ 毎日テストで、もちろん毎回のIGDも採点対象ですが、最終週には予告しておいた問1と問2（もしかしたら問3も）に問うて答えてもらいます！ 月額1000ドルのGPT (Great Presenter Tachibana) の価値をたくさん引き出しましょう。 後期の「機械学習 Machine Learning」と「計算知能 Computational Intelligence」もぜひ受講してください。楽しいですよ！ 深層学習、進化計算、群知能、Fourier変換、Laplace変換、z変換（Zadeh変換説ある）を学べます。 いじけてないで、第一宇宙速度を超えて思考の宇宙に飛び立ちましょう！ kernelized LDA, kernelized QDAのお話しカーネル関数が与えられている場合に、自身とほかの訓練データとのカーネル関数値を計算して、訓練データ数と同じ次元のベクトルにします。そのベクトルを使って主成分分析をして低次元化してから、ベクトル空間に対して使えるパターン認識手法（LDAやQDA）を使う、という発想です。 ではまた！

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