勾配ブースティング（GBDT）の理論と実装を解説
勾配ブースティング（Gradient Boosting）は、損失関数の負の勾配（...
バギングの理論（分散削減の数学的証明）を解説
機械学習において、単一のモデルでは高いバリアンス（分散）を持つ不安定な予測器（例...
カーネル法の理論（カーネルトリック）を導出して理解する
線形モデルはシンプルで解釈しやすい一方、現実のデータは線形では捉えきれない複雑な...
AdaBoostの理論と導出をわかりやすく解説して実装する
アンサンブル学習の代表的手法の1つである AdaBoost（Adaptive B...
カーネルリッジ回帰とRKHSの理論を解説
カーネルリッジ回帰（Kernel Ridge Regression, KRR）は...
時系列の異常検知手法を体系的に解説
時系列データにおける異常検知は、製造業の故障予知、金融の不正取引検出、サーバー監...
Isolation Forestの理論と実装をわかりやすく解説
異常検知（Anomaly Detection）は、データの中から「通常とは異なる...
カーネル関数の種類と性質 — ガウス過程で使うカーネルを徹底解説
ガウス過程（Gaussian Process）の性質は、カーネル関数（共分散関数...
RAG（検索拡張生成）の仕組みとPython実装
大規模言語モデル（LLM）は膨大な知識を持っていますが、学習データに含まれない最...
ベクトルデータベース入門 — IVF・HNSW・PQを理解する
RAGやセマンティック検索を支える技術として、ベクトルデータベースが注目を集めて...