計算

カーネル法

カーネルの正体

カーネル法では、カーネルという魔法の道具と、カーネルトリックという技でモデルの表現力を劇的に上げる事が出来ます。しかし、カーネルとは一体何なのでしょうか。その疑問を正定値性、再生核ヒルベルト空間という概念で解決します
統計学

多次元正規分布の性質

多次元正規分布の定義の平均値や分散を計算します。最尤推定によって得られた平均値や分散が、不偏推定量になっているか確かめます。その結果をもとに、多次元正規分布が正規分布の拡張になっている事を確かめます。
Python R

Google Colab によるpython環境構築

機械学習を始めるにあたって、環境を作るのが第一の壁になります。既に作られたライブラリが沢山あるので、python がオススメです。Google が提供するサービスを使うことで、python 環境が簡単に作れます。さらに、性能の良いパソコンを計算に使うことが出来るようになります。
統計学

Fisher情報量(Fisher情報行列)

Fisher 情報量(Fisher 情報行列)の定義と、その役割について解説します。統計量の推定をした時、推定量の分散の大きさについての情報を与えてくれるのがFisher 情報量(Fisher 情報行列)です。
カーネル法

カーネル法の為の線形代数

カーネル法でキーとなる概念は内積です。内積について解説しています。
ベイズ統計学

ベイズの定理応用(故障時期の予測)

対数正規分布は、モノが壊れる事象を表すのによく使われます。また、logを取ると正規分布に従うという性質を持ちます。故障の発生時期などをベイズの定理で予測する方法を紹介します。
統計学

回帰分析と正規分布

パラメーターが正規分布に従っていると仮定して、最尤法から回帰分析を導きます。リッジ回帰も同じような手法で導くことが出来る事を説明します。
ベイズ統計学

ベイズの定理計算練習

ベイズの定理定番の計算問題を考えます。正規分布に従うデータの平均値を推定する問題をベイズの定理で考えます。また、何個かデータを取得したとして、次に取得するデータの予測をベイズの定理で行ってみます。
統計学

正規分布の性質

正規分布の導入をします。確率になっていること、平均の値、分散の値を具体的に計算します。
ベイズ統計学

ベイズ統計学入門

、ベイズの定理について解説し、具体例の計算をします。良くあるサイコロの問題と、正規分布を事前分布に仮定した時の事後分布のパラメーターを求めます。
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