主成分分析（PCA）の理論と導出
100個の変数で記述されたデータがあるとしましょう。たとえば、ある製品の品質を1...
因子分析の理論 — 潜在因子モデルの構造
学生の英語テスト・数学テスト・理科テスト・国語テストの成績データがあるとします。...
正準相関分析の理論と導出
ある学校で、生徒の「学力テスト」の結果（数学・英語・理科の3科目）と「身体測定」...
オートエンコーダの種類と理論を体系的に解説
オートエンコーダ（Autoencoder, AE）は、入力データをエンコーダで低...
t-SNEの理論と使い方を解説して高次元データを可視化する
t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor ...
オートエンコーダ(Auto Encoder)の理論と実装をわかりやすく解説
オートエンコーダ(Auto Encoder, AE)は、ニューラルネットワークを...
特異値分解(SVD)とは？機械学習での応用を解説
特異値分解(Singular Value Decomposition, SVD)...
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...
部分空間とは？機械学習に必要な線形代数の基礎を解説
主成分分析(PCA)や特異値分解(SVD)など、機械学習の多くの手法では線形代数...