計算

Python R

差分法と偏微分方程式

差分法を使えば、偏微分方程式だって解けますが、何も考えずに解くと痛い目を見ます。痛い目を見て、原因を考えようという記事です。
Python R

Validation Loss <Train Loss問題への解答

械学習モデルを組んだ時、モデルの良し悪しは、トレーニングデータへの適合(train loss)とテストデータへの適合(validation loss)の差が良い指標になります。その時、Validation Loss <Train Loss となった経験はないでしょうか。 その原因を紹介します。
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差分法と微分方程式

運動方程式とか、波動方程式とか、マクスウェル方程式など、身近な物理現象を記述してくれる式は全て微分方程式です。 解が解析的に求まらなくても、数値的に微分方程式を満たす解を求める事が出来る場合もあります。今回の記事では、微分の差分化を使って簡単な運動方程式を解きます。
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。
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。
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。
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。
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