計算

ベイズ統計学

ベイズ推定と最尤推定の比較

データが何かの分布に従うと仮定したら、パラメーターを求める為に何か計算をします。その時の手法として、最尤推定とベイズ推定があります。実例を通して、それぞれの手法の良し悪しを書いてみます。
Python R

Pythonによるディープラーニングの実装➂

pythonで1から作るディープラーニング第3弾です。プーリングについて解説し、プーリング層の実装をします。写真をMax Pooling すると、輪郭が取り出されることを実験して確かめます。
線形代数

基底と線形独立性の解説

線形空間を知るためには、線形空間の元がどんなものか調べる必要があります。線形空間には、必ず0がありますが、他にも存在が保証される特別な元の組があります。それが基底です。基底の何が嬉しいか確認したのち、定義や例を紹介します。
Python R

Pythonによるディープラーニングの実装➁

pythonによるディープラーニング実装記事第二弾です。画像認識の問題では、ニューラルネットワークを考えても微妙な事が多いです。行列そのものに操作を加える畳み込みの解説と実装をします。畳み込み層とアファイン層それぞれに画像を通してみて、畳み込み層が画像を図形として捉えている事を確認します。
線形代数

線形空間(ベクトル空間)の解説

線形空間(ベクトル空間)についての解説記事です。線形代数が出来るうれしさを紹介した後、線形空間の定義、線形空間の例を紹介します。機械学習への応用についても少し触れています。
機械学習

Pythonによるディープラーニングの実装①

python で1からディープラーニングを実装します。この記事では、隠れ層を沢山持つニューラルネットワークモデルを実装します。実験してみると、単純に層を深くするだけではあまり意味が無い事が分かります。
Python R

Pythonによるニューラルネットワークの実装①

ニューラルネットワークモデルをpython で1から作ります。この記事では、データを受け取って予測値を返す関数と、正解率を計算する関数を作成します。
統計学

確率分布の基本統計量まとめ

確率分布のパラメーター毎のグラフを描いて、平均値、分散、エントロピーを計算しています。
ベイズ統計学

ベイズ線形回帰

ベイズの定理を用いて回帰分析を行います。ベイズの定理を使うと、予測値がどれくらい信頼できるかまで分かるので、データによっては積極的に使っていきたい代物でです。
機械学習

汎化性能、表現力はトレードオフな事が分かる記事

機械学習で必ず直面する問題の一つに過学習があります。過学習は、表現力が高すぎる故に起こる現象です。汎化性能が表現力とトレードオフである事を説明し。汎化性能を高める方法を解説します。
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