はじめに
様々な分野で多様なビッグデータが得られるようになり、こうしたデータを解析し、そこから「知」を得るための手段として、機械学習 (Machine Learning)、いわゆるAIが注目されています。そういった動きは、農学の分野でも広がってきており、我々**生物測定学研究室**でも、圃場のモニタリングに画像解析技術を用いたり、育種（品種改良）に機械学習のアイディアを応用した研究を行ったりしています。
こうした状況を鑑みて、本研究室では2020年前期（4月〜8月）に、機械学習の教科書の決定版ともいえる、Christopher Bishopによる**『Pattern Recognition and Machine Learning （パターン認識と機械学習）』、通称PRMLに関する輪読会を開講しました。本輪読会では、PRMLの各章の末尾に付いている演習問題**を、輪読会参加者の有志が解く、ということも行いました。ここでは、各人による演習問題の解答例をQiitaの記事として紹介していこうと思います。
（追記：2021年度後期も輪読会を開催し、第1章から勉強しています。昨年度できなかった演習問題は随時更新予定です。）
本記事では、第13章の演習問題の解答例に関する記事のリンクを紹介していきます。
まだ解いた全ての問題を公開しているわけではなく、随時更新していきます。更新内容などについては、Twitterにてご報告する予定です。
（注：解答例は、数学の決して得意ではない学生によるものもあります。中には間違いや不十分な解答もあるかもしれませんが、温かい目で見ていただき、コメントで誤りなどを指摘していただければ幸いです。また、全ての問題に対して解答例が用意されているわけではないので、その点についてもご了承ください。）
関連記事など
別の章に関するリンク集
- PRML 演習問題 解答集 まとめ
- PRML 演習問題 解答集 第12章 ←2021年11月現在、更新予定はございません…
- PRML 演習問題 解答集 第14章 ←2021年11月現在、更新予定はございません…
PRML 公式資料
- PRML 一式 ダウンロードページ （公式）
- PRML 英語版 フルPDF （公式・無料）
- PRML 日本語訳 上巻 （Amazon）
- PRML 日本語訳 下巻 （Amazon）
- PRML 英語版 公式解答例 （wwwの付いた一部の問題）
PRML 非公式資料
-
PRML演習問題解答を全力で分かりやすく解説！: この方は
PRMLの演習問題の数多く（ほとんど）の問題を、第1章から第10章まで手書きで公開しています。 -
PRML演習解答 [ゆっくり PRML していってね]: この方は
PRMLの演習問題の数多く（ほとんど）の問題を、第5章から第14章まで、手書き、および一部清書した形で公開しています。 - その他PRMLのタグがついたQiitaの記事一覧
他にも、一部の記事でPRMLの演習問題の解答例に関する記事があるものの、どれも1問単位で解かれており、このようなLaTeXで数式を書いた解答例のリンク集は存在しないように見受けられます。
担当者
東京大学 生物測定学研究室の @YusukeToda1984 さん, @ZaKama さん, @patten さん, @Kazutoshi08 さん, @mashiro135 さんにご協力いただきました。また、他にも（生物測定学研究室以外の学生を含む）2名の有志が匿名で公開に協力してくださいました。こちらの2名の方の記事はこのアカウントの記事として投稿させていただいもののリンクを紹介したいと思います（当人の許可をとっています）。さらに第5章からは、@yoyoyo11131113 さんにもご協力いただけることになりました。
解答 リンク集
演習問題 13.7（基本）
隠れマルコフモデルに対するEMアルゴリズムに関して、Mステップにおける正規分布のパラメータの更新式を導出する問題です。
演習問題 13.8（標準）
演習問題 13.20（標準）
以前2章で出てきたガウス分布の特性を生かして式変形を行う問題です。
演習問題 13.21（標準）
カルマンフィルタに関連する式の導出を、2章で学んだ条件付き分布と周辺分布に関するガウス分布の特性を利用して行う問題です。
その他 （演習問題以外の輪読会関連記事）
おわりに （宣伝）
いかがだったでしょうか。
こうした記事が、少しでも皆さんがPRMLの演習問題を解く上での理解の助けとなれば幸いです。
誤りなどありましたら、各演習問題に対する解答記事にてコメントなど残していただければと思います。
さて、生物測定学研究室では、農学という分野にいながら、このような機械学習の基礎から勉強しているほか、プログラミング言語（Python, R, C++, Juliaなど）を駆使して、効率的なデータ取得や、品種改良の高速化に取り組んでいます。興味がある方は、ぜひホームページから研究紹介動画を見ていただければと思います。Twitterもはじめました。
研究室ホームページ: 東京大学 生物測定学研究室
研究紹介動画など （YouTube）: 東京大学 生物測定学研究室 YouTubeチャンネル
Twitterアカウント: UT-Biomet (@BiometUt)
Twitterサブアカウント: 東大・生測の日常。 (@BiometUtDiary) ←New!! (2021.10-)
更新歴
- 2021.11.16 : 本記事を投稿しました。