数学:Mathematics

高次元のデータを次元削減技術（例: t-SNE、UMAP）を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について 高次元のデータを次元削減技術を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法は、デ...

ガウス・エルミート積分について ガウス・エルミート積分(Gaussian-Hermite Integration)は、数値積分の手法の1つで、特に確率密度関数がガウス分布(正規分布)であるような確率論的な問題や、量子力学...

ダイナミックモジュール検出による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析 ダイナミックモジュール検出は、時間的な変化を考慮に入れたグラフデータ解析の手法の一つであり、この手法は、ダイナミックネットワーク内でコ...

自己適応型探索アルゴリズム 自己適応型探索アルゴリズム（Self-Adaptive Search Algorithm）は、進化計算や最適化の文脈で使われるアルゴリズムの一群で、アルゴリズム内のパラメータや戦略が問題に適応的...

EMアルゴリズムを用いた制約充足問題 "EMアルゴリズムと各種応用の実装例"でも述べているEM(Expectation Maximization)アルゴリズムは、"命題論理の充足可能性判定問題(SAT:Boo...

自己教師あり学習について 自己教師あり学習(Self-Supervised Learning)は、機械学習の一種であり、教師あり学習の一種と考えることがで...

最尤推定について 最尤推定(Maximum Likelihood Estimation, MLE)は、統計学において使用される推定方法の一つとなる。この方法は、与えられたデータや観測値に基づいて、モデルのパラメータを推定...

カルバック・ライブラー変分推定について カルバック・ライブラー変分推定（Kullback-Leibler Variational Estimation）は、確率分布間の差異を評価し、それを最小化することで、データ...

双対問題について 双対問題(Dual problem)は、数理最適化理論における重要な概念となる。最適化問題において、与えられた制約条件の下で目的関数を最小化または最大化する問題を考える場合、それと関連する双対問題が存在...