[ベイズ推論] 数式と具体例でベイズ手法を用いた学習と予測を理解する
今回は、機械学習で非常によく用いられているベイズ手法による学習と予測の理論的背景...
ガンマ分布とは？期待値や分散などをわかりやすく解説
ガンマ分布(Gamma distribution)は、正の実数 $\lambda...
ベータ分布の期待値や分散、統計的性質について全部まとめる
ベータ分布は、値が0~1の間を取りうる確率分布で、機械学習や統計学の応用分野で非...
ポアソン分布の性質・期待値・分散について解説
ポアソン分布(poisson distribution)は、時間的にランダムに発...
条件付き確率の連鎖律(chain rule)について
確率や条件付き確率(conditional probability)を勉強してい...
[微積分]機械学習の分野で登場する部分積分について解説
高校の数学で登場する微積分ですが、機械学習の勉強をしてから再度勉強する必要性が出...
二項分布を例を交えてわかりやすく解説
機械学習を勉強する上で、二項分布を学ぶことは非常に重要です。 二項分布はよくコイ...
情報理論や確率変数のKLダイバージェンス(カルバック・ライブラー情報量)を解説
KLダイバージェンス(Kullback-Leibler divergence, ...
確率変数のエントロピーとは？確率分布における情報量まとめ
確率変数$X$における確率分布を$p(x)$とした時、その確率変数のエントロピー...
ベルヌーイ分布とは？期待値・分散・エントロピーまでわかりやすく解説
ベルヌーイ分布(Bernoulli distribution)は0か1かの2値を...