機械学習

機械学習に関する記事を書いています。

機械学習

ロジスティック回帰の概要

理論的な話は置いておいて、ロジスティック回帰で何が出来るか、精度はどう見るのかを説明しています。
機械学習

回帰分析の概要

理論的な話は置いておいて、回帰分析で何が出来るか、精度はどう見るのかまどを説明しています。
機械学習

[Excel][VBA]EMアルゴリズムと混合正規分布でデータを分類する1

データをクラスタリングする手法に、混合正規分布モデルがあります。それをVBAで実装する記事第一弾です。混合正規分布モデルとEMアルゴリズムの説明をして、VBAで実装します。
ベイズ統計学

確率論的主成分分析(PPCA)の話

主成分分析(PCA))を、確率論的に行う事が出来ます。普通のPCAはデータの次元を削減したり。クラスタリングしたり出来ます。一方、確率論的主成分分析(PPCA)は、次元を削減するだけでなく、データを生成する事も出来ます。議論の流れと、パラメーターの決定方法を解説します。
機械学習

ベイズニューラルネットワーク

ニューラルネットワークをベイズ風に解説します。ニューラルネットワークを一つの関数だと思ってパラメーターの事後分布を求めたり、予測値の事後分布を求めたりします。色々近似を行わないと解析的に解けないのが大変な所です。
ベイズ統計学

ラプラス近似とベイズロジスティック回帰

ラプラス近似の説明をし、簡単な応用としてベイズ流のロジスティック回帰を定式化します。ついでにロジスティック回帰の説明もします。pythonでベイズロジスティック回帰を実装して、irisデータで試してみます。
機械学習

VAEとGANを生成画像で比較する

VAEとGANのモデルについて説明します。それぞれのモデルで、同じ題材で画像を生成させます。生成された画像を比較することで、両者の特徴を比べます。
機械学習

python で生成モデル(generative model)!

生成モデル(generative model)の解説記事です。生成モデルの概要を説明し、モデルの中身を見てみます。最後に、潜在空間( latent space)の大事さを確認して、手書き文字画像を生成させてみます。
時系列分析

ARモデルの定常/非定常性の判定方法

定常確率過程にも、非定常確率過程にもなるARモデルを紹介します。簡単な性質を紹介した後、定常/非定常となる条件を計算します。最後に、pythonで色々グラフを描いてAR過程の特徴を捉えます。
機械学習

2019年のまとめ

2019年のまとめと、来年の抱負記事です。今年最も読まれた記事や、もっと読まれても良い記事を残してます。
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