統計が機械学習を勉強する上で、まず最初に登場する難解な概念として、確率変数と確率分布があります。 確率変数と確率分布は、確率の概念として基本のキであり絶対に理解する必要性がある概念ですが、一歩でこの確率変数と確率分布につ […]
カルマンフィルタ は、1960年にカルマン博士が提案したアルゴリズムで、現在、制御工学や宇宙工学、通信工学、機械学習分野などで非常によく用いられているアルゴリズムです。特に機械学習の文脈では、時系列分析における線形ガウシ […]
機械学習の理論の勉強や、論文を読む際など、線形代数やベクトルが絡む多くの演算が登場することになると思います。 これらは大学の教養課程で学ぶ内容で、理系大学に進学した人であれば一度は授業で習った内容かもしれませんが、実際に […]
主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)は、機械学習の実務等でよく使われる手法です。 主成分分析をするタイミングは非常に多くありますが、基本的に主成分分析の目的は、高次元データを低 […]