条件付き期待値の公式について分かりやすく解説
条件付き期待値(conditional expectation)は、機械学習や統...
ラグランジュの未定乗数法を分かりやすく解説して実装する
機械学習や物理学の最適化問題では、ある関数を最大化・最小化したいが、同時に制約条...
無情報事前分布とは？ベイズ統計での役割を分かりやすく解説
ベイズ統計では事前分布を仮定する必要がありますが、パラメータについて事前知識がな...
【ベイズ推定】周辺尤度とは何か、分かりやすく解説
ベイズ推定の枠組みの中で度々登場する、周辺尤度(marginal likelih...
潜在変数モデルと因子分析をわかりやすく解説
観測データの背後に直接観測できない潜在変数(latent variable)を仮...
混合ガウスモデルとEMアルゴリズムを理解して実装する
EMアルゴリズム(Expectation-Maximization algori...
条件付きガウス分布の導出と期待値・分散をわかりやすく解説
条件付きガウス分布は、多変量ガウス分布の重要な性質の1つです。ガウス過程回帰やカ...
【Python】sktimeで時系列分析を始める – 基本機能と実装ガイド
sktimeは、scikit-learnのAPIデザインに準拠した、Python...
EMアルゴリズムの仕組みを初心者向けにわかりやすく解説する
機械学習の勉強をしていて、初学者がつまづくポイントは多々あると思います。EMアル...
最小二乗法と最尤推定法の違いと関係性について解説
機械学習や統計を学び始めると、パラメータ推定の方法として最小二乗法について学ぶと...