保護中: 時系列データでの粒子フィルタの実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される時系列データ分析のためのパーティクルフィルタを用いたデータの同化とカルマンフィルタ、パーティクルフィルタ(逐次モンテカルロ法)、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の比較
数学:Mathematics
世界を変えた確率と統計のカラクリ134話 読書メモ
世界を変えた確率と統計のカラクリ134話 読書メモ
世界を変えた確率と統計のカラクリ134話より。 岩沢 宏和
「大数学者二人の往復書簡から始まった確率論と「政治算術」として始まった統計学。それらは、どのよう...
保護中: サポートベクトルマシンでの最適化概論:最適性条件と汎用的解法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用されるサポートベクトルマシンでの最適性条件(強双対とKKT)と汎用的解法(アクティブセットと内点法)
保護中: Rによる状態空間モデリング-dlmとKFASを用いて(3) KFASによる解析
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される時系列データ解析、RのKFASを用いた実データでの時系列解析例(正規分布、ポアソン分布、カルマンフィルタ、1階差分モデル、2階差分モデル)
リアルなSimCityの夢
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用されるシミュレーションと機械学習技術の融合、エミュレーションと機械学習を用いた現実世界へのSimCityの適用
機械学習プロフェッショナルシリーズ 確率的最適化 読書メモ
サマリー
機械学習での確率的最適化とは、ランダムなサンプルを用いた最適化問題の解法のことを指すものとなる。通常の最適化問題では、目的関数を最小化するために、全ての訓練データを使用して最適化する必要があるが、データセットが大規...
保護中: カーネル関数
サポートベクトルマシンにおける一般的なカーネル関数(線形カーネル,多項式カーネル,RBFカーネル)と確率的データ、文字列データ、グラフ型データでのカーネル関数(p-スペクトラムカーネル,全部分列カーネル,ギャップ重み付きカーネル,フィッシャーカーネル,グラフラプラシアン,通勤時間カーネル,拡散カーネル,正則化ラプラシアン,ランダムウォーク)
保護中: Rによる状態空間モデリング-dlmとKFASを用いて(2) dlmによる季節調整モデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される時系列データの解析、Rのdlmを用いた実データでの季節変整時系列モデルの解析
揺らぐタンパク質と老いる私-ミスフォールディング時代のデータサイエンス
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるシミュレーション技術と機械学習技術の融合、タンパク質の機能解析(ミスフォールディング等)へのシミュレーションと機械学習(PCA、RMA、正準相関分析、独立成分分析、ベイズ推定、隠れマルコフモデル)の適用
機械学習プロフェッショナルシリーズ 統計的学習理論 読書メモ
サマリー
機械学習アルゴリズムの統計的性質に関する理論を用いることで、機械学習アルゴリズムの性能や、データセットのサイズや複雑度による影響が理論的に解明され、モデルの選択や学習プロセスの改善を行うことができる。ここではこの...