確率変数の変数変換を分かりやすく解説
確率変数の変数変換は、カルマンフィルタやガウス過程回帰の導出でも登場する、使用頻...
確率変数の和の分布を導出する畳み込みをわかりやすく解説
畳み込み（convolution）は、2つの独立な確率変数 $X$ と $Y$ ...
【確率統計】確率変数の共分散とは？定義や公式や共分散の意味を解説
確率変数の共分散(covariance)とは、2つの確率変数$X$、$Y$が存在...
多変量ガウス分布のKL情報量(KLダイバージェンス)を理解する
深層学習や機械学習などの論文を読んでいると、多変量正規分布のKL情報量について、...
【機械学習】Pythonで基底関数を描写して理解する
機械学習分野で登場する、基底関数(basis function)について、整理し...
デザイン行列(計画行列)を分かりやすく解説
機械学習や統計学を学んでいると、デザイン行列(design matrix)と呼ば...
モーメント母関数(積率母関数)の定義や性質をわかりやすく解説
積率母関数（モーメント母関数、Moment Generating Functio...
多項分布について例を交えてわかりやすく解説
多項分布は、よく、出る目が歪なサイコロを振った時に、各目が何回出るかを表現する確...
【身長・体重】PythonでDavisデータセットを準備する
人間の身長・体重を集めたデータセットの中で最も有名なデータセットの1つにDavi...
【Python】scikit-learnでIrisデータセットを手軽に用意する
機械学習の勉強をしていると、まず最初に登場するのが、Irisデータセットではない...