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回帰モデル | 線型回帰と非線形回帰

回帰問題について、実例を用いながら説明 線型回帰・非線形回帰の簡単な数式と概要 回帰モデルのパラメータ推定方法(平均二乗誤差、最小二乗法) この記事では、回帰モデルについての概要と、線形・非線形の違いについて説明...
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機械学習で使う【統計】

統計の概要 統計学における基本用語 期待値・分散・共分散・標準偏差 推定の種類(点推定と区間推定) 機械学習で使う統計について、初学者向けに整理しました! 統計(Statistics) 統計とはデータ...
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機械学習で使う【情報理論】

自己情報量・シャノンエントロピーの定義 KLダイバージェンス・交差エントロピーの概要 自己情報量(Self-information) 自己情報量とはある出来事の予想されなさ(どれだけ意外なことか)を表す指標です。...
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機械学習で使う【確率】

確率やベイズ則の概要について 確率分布の種類(離散・連続)やその描画コード 機械学習で使う確率について、初学者向けに整理しました。 確率 確率とは、ある事象が起こる可能性の大きさを数値化したもので、主に...
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機械学習で使う【線形代数学】

機械学習で使う線形代数学の基本について、初学者向けに整理しました。 線形代数学の基本用語 固有値・固有ベクトルや固有値分解・特異値分解の概要と計算方法 線形代数学の基本用語 ・スカラー「+」「-」「×」「÷...
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