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...
カルマンフィルタと逐次ベイズ推定の関係をわかりやすく解説
カルマンフィルタは、逐次ベイズ推定の特殊版と言われています。カルマンフィルタを使...
共役事前分布とは？ベイズ推定における役割をわかりやすく解説
ベイズ統計やベイズ推定を学び始めたころ、参考書で必ずぶち当たるのが共役事前分布（...
条件付き確率とは？定義から計算例までわかりやすく解説
確率論や統計学を学ぶうえで避けて通れないのが 条件付き確率 です。条件付き確率は...
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...
確率密度関数とは？連続確率分布における概念をわかりやすく解説
確率密度関数（Probability Density Function, PDF...
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...