【機械学習】EMアルゴリズムをゼロから理解する
EMアルゴリズム(expectation maximization algori...
【手書き数字】MNISTデータセットの用意と使い方
MNISTは、機械学習やDeepLearningなどで最も利用されていると言える...
ディリクレ分布の定義や性質を可視化して理解する
機械学習の分野を勉強していると、一度は目にすることがあるディリクレ分布 (Dir...
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...
尤度関数と最尤推定法(MLE)をわかりやすく解説する
機械学習や統計学において、尤度関数と最尤推定法（Maximum Likeliho...
[ベイズ推定]MAP推定とは？最尤推定との違いや使い分けも解説
今回はMAP(maximum a posteriori)推定について解説していき...
k-means法(k平均法)のアルゴリズムを実装して完全に理解する
k-means法は機械学習の参考書に掲載されているような基本的なクラスタリングの...