"機械学習","信号解析","ディープラーニング"の勉強

HELLO CYBERNETICS

深層学習、機械学習、強化学習、信号処理、制御工学などをテーマに扱っていきます

数学-確率・統計

統計物理学と機械学習の関係

【ベイズ推定って結局何なの?】

確率変数と確率質量関数・確率密度関数

統計学の考え方を抑えて機械学習との関連と相違を整理

確率の基本の基本

機械学習の重要なアプローチ:ベイズ理論

最大事後確率推定(MAP推定)の基本

機械学習のための確率基礎とベイズの定理

今回は機械学習の数式を追えるようになるために必要と思われ確率の基礎を記事にします。数式を追うための講座なので、確率がなんたるものなのかはある程度知っている前提とし、様々な確率の公式や定理がどのように使われるのかを見て行きたいと思います。 複…

指数型分布族について

確率分布にも種類は色々ありますが、その中でも指数型分布族と呼ばれる種類のものは良い性質を持っており、学習に用いやすいです。今回は指数分布族がどういう種類のものであるか、そしてどういう性質を持っているのかを解説していきたいと思います。 指数型…

MAP推定は最尤推定と何が違うのか

最も単純な思想である最小二乗誤差推定があります。 これは多変量解析や機械学習でも最も最初に学ぶであろう内容です。次には過学習を防ぐために正則化を用いることを学ぶかと思います。 これらが、確率論の導入によって最尤推定とMAP推定に含まれることを見…

ベイズ理論の概要

近年の機械学習でもベイズ理論に恩恵を受けている部分は多いです。ここではベイズ理論の概要を紹介していきます。 主観確率と客観確率 具体例1:判断装置 具体例2:代表選手選出 主観確率の乱用はご法度! パラメータ推定に関する違い 伝統的統計学の考え ベイ…