確率・統計:Probability and Statistics

ベイジアン多変量統計モデリングの概要 ベイジアン多変量統計モデリングは、ベイジアン統計学の枠組みを使用して、複数の変数（多変量）を同時にモデル化する手法であり、この手法は、観測データに対する確率的な構造を捉え、不...

KLダイバージェンス制約 KLダイバージェンス（Kullback-Leibler Divergence）は、確率分布 \( P \) と \( Q \) の間の類似性を測る非対称な指標で、主に情報理論や機械学習に...

エピステミック不確実性 エピステミック不確実性（Epistemic Uncertainty）は、知識や情報の不足、または不完全性から生じる不確実性を指し、ある事象やシステムについての理解が不十分であるために発生し...

アレアティック不確実性 アレアティック不確実性（Aleatory Uncertainty）とは、主に自然現象や確率的な変動に起因する不確実性を指すものとなる。この種類の不確実性は、本質的にランダムで制御できないも...

確率の哲学的視点 確率という概念は様々な視点を持っている。以下に確率に対する視点の相違について述べる。 1. 頻度主義（頻度的アプローチ）: "確率と不確実性とランダム性の関係"でも述べているように頻度主義...

確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)について 確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent, SGD）は、機械学習や深層学習などで広く使用される最適化...

ディリクレ過程混合モデル（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）の概要 ディリクレ過程混合モデル（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）...

オルナシュテイン-ウーレンベック過程（Ornstein-Uhlenbeck process）の概要 オルナシュテイン-ウーレンベック過程（Ornstein-Uhlenbeck process）は、確率過程の一種であり、特...