機械学習

誤差逆伝搬法

誤差逆伝搬法の解説記事です。連鎖律と微分の定義を知ってれば当たり前だね~と納得できます。知らなくても何とかなります。
機械学習

計算グラフと関数の合成

機械学習を勉強する上で、計算グラフの概念を知っているとモデルの理解が楽になります。多クラス分類の問題を例に、微分の計算練習をしながら計算グラフを理解しましょう。
統計学

ロジスティック回帰

データから数種類のラベルを予測するときの手法、ロジスティック回帰の解説です。中でどんな計算が行われているのか解説し、一般化線形モデルの考え方を紹介します。
機械学習

微分と勾配

機械学習では誤差関数の勾配を頼りに最適なパラメーターを探します。その時にしている偏微分の計算の仕方と勾配のイメージを解説します。
統計学

重回帰分析(2変数)

説明変数が2つの場合の重回帰分析について解説します。計算を詳しく書いています。
統計学

単回帰分析

単回帰分析の解説をします。回帰係数の導出仮定、残差の自由度や、R^2 誤差について解説しています。
統計学

重回帰分析

変数が沢山ある場合の重回帰分析の解説をします。行列とベクトルを用いて式を書く事で、シンプルに結論までたどり着くことが出来ます。また、多重共線性という概念が自然に出てくることを見ます。
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