統計学

最尤法って何?

統計学でも機械学習でも、必須の手法が最尤法です。尤度を最大にするのが最尤法ですが、案外教科書でも変な説明をしていたりします。この記事では、尤度と最尤法について説明します。 得られたデータを活用したい このご時世、データドリブン...
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

東京都のコロナウイルス感染者は実は沢山いる?志村けんさんの感染から推定!

東京都の発表によると、2020年3月25日時点では、コロナウイルスへの感染者は200人程度だった。芸能人の志村けんさんが感染したという事で、本当の感染者はもっといるんじゃないかというtweetが回ってきたので確率論で検証した。
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

偏相関係数の話

見せかけの相関を見分ける道具である、偏相関係数について解説します。また、時系列分析での応用についても解説します。最後にpythonでiris データや時系列データで計算してみます。
時系列分析

時系列モデルのパラメーター推定

時系列モデルのパラメーター推定の方法として、最小二乗法と最尤法を紹介します。パラメーター推定の式を具体的に求めます。データ数を変化させてpython で計算させて、推定の精度が上下することを確認します。
時系列分析

モデルを合成して新しく作る(ARMAモデル)

この記事では、ARモデルをMAモデルで表したり、MAモデルをARモデルで表したり、組み合わせて新しくモデルを作ります。ARモデルでMAモデルを表すことが出来る気もしますが、そうでもありません。MAモデルの方が、多くの定常過程を表現できる事...
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。
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