粒子フィルタの仕組みを理解してPythonで実装する
粒子フィルタ（パーティクルフィルタ、Particle Filter）は、非線形・...
ギブスサンプリングの仕組みをわかりやすく解説して実装する
ギブスサンプリング（Gibbs Sampling）は、MCMC（マルコフ連鎖モン...
【Python実装】ポアソン分布でベイズ推定して事後分布を導出する
単位時間の間に発生する事象の平均回数を$\lambda$とした時、ポアソン分布を...
逆行列補題(Sherman-Morrison-Woodburyの公式)をまとめる
逆行列補題、またの名前をSherman-Morrison-Woodbury(シャ...
カテゴリカル分布について分かりやすく解説
カテゴリカル分布は、ベルヌーイ分布を3次元以上に拡張した分布で、例えるなら、出る...
[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...
ベイズ推定とは？仕組みについてわかりやすく解説
ベイズ推定は、機械学習や統計学で広く使われている推定手法です。しかし、ベイズ推定...
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...