確率変数の期待値の性質を理解する。期待値の和や期待値の線型性の解説
確率変数の期待値には、基本的な性質がいくつかあります。 まず確率変数について軽く...
多変量のガウス分布の積(掛け合わせ)について徹底解説
カルマンフィルタ や逐次ベイズ推定といった手法を用いる際、正規分布の事前分布と尤...
多変量ガウス分布の解析的・幾何的な特徴をまとめる
ガウス分布(Gaussian distribution)は、機械学習や統計で登場...
正規分布の掛け合わせ・掛け算するとどうなるか
カルマンフィルタ 等のアルゴリズムでは、事後分布を事前分布と尤度で更新するような...
正規分布の和の公式(正規分布の再生性)を証明・直接計算で理解する
独立な2つの正規分布を足し合わせた時に、その確率変数も分布も正規分布になることを...
正規分布とは？正規分布の定義やグラフの見方を徹底解説
正規分布は、機械学習分野において、多くの確率モデルで前提となっている確率密度関数...
確率変数の分散についてわかりやすく解説。定義や意味など
確率変数における期待値と分散は機械学習や統計学を学ぶ上で、最も基本的な概念である...
確率変数の期待値について徹底解説
確率変数の期待値は、機械学習の学習をする中で、非常によく登場する概念です。確率変...
【統計・機械学習】確率変数と確率分布について徹底解説
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...
世界一分かりやすいカルマンフィルタの理論と導出と実装
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...