python ソフトマックス関数の概要と関連アルゴリズム及び実装例について ソフトマックス関数の概要 ソフトマックス関数(Softmax function)は、実数のベクトルを確率分布に変換するために使用される関数であり、通常、機械学習の分類問題において、モデルの出力を確率として解釈する... 2024.01.15 pythonアルゴリズム:Algorithmsベイズ推定機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics
python ディリクレ分布の概要と関連アルゴリズム及び実装例について ディリクレ分布の概要 ディリクレ分布(Dirichlet distribution)は、多変量確率分布の一種であり、主に確率変数の確率分布をモデリングするために使用されるものとなる。ディリクレ分布は、K個の非負実... 2024.01.08 pythonアルゴリズム:Algorithmsベイズ推定最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics
python Gelman-Rubin統計量の概要と関連アルゴリズム及び実装例について Gelman-Rubin統計量の概要 Gelman-Rubin統計量(またはGelman-Rubin診断、Gelman-Rubin統計テスト)は、マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)サンプリング法の収束診断のための統計的... 2023.12.25 pythonアルゴリズム:Algorithms微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics
幾何学:Geometry 交差エントロピー損失について 交差エントロピー損失について 交差エントロピー損失(Cross-Entropy Loss)は、機械学習や深層学習において、分類タスクのモデルの性能を評価し、最適化するために使用される一般的な損失関数の一つであり、特に、二... 2023.12.18 幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
python Q-学習の概要とアルゴリズム及び実装例について Q-学習について Q-学習(Q-Learning)は、強化学習の一種で、エージェントが未知の環境を探索しながら最適な行動を学習するためのアルゴリズムとなる。Q-学習は、エージェントが行動価値関数(Q関数)を学習し、... 2023.11.10 pythonアルゴリズム:Algorithms強化学習微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics
アルゴリズム:Algorithms ガウス・エルミート積分の概要とアルゴリズム及び実装について 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... 2023.10.23 アルゴリズム:Algorithms微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics
python フェルミ推定統計学と人工知能技術 統計学を用いたフェルミ推定 フェルミ推定(Fermi estimation)は、精密な計算や詳細なデータが得られない場合に、大まかな見積もりをするための方法で、物理学者エンリコ・フェルミにちなんで名付けられたもの... 2023.10.07 pythonアルゴリズム:Algorithms機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics課題解決:Problem solving
アルゴリズム:Algorithms カルバック・ライブラー変分推定の概要と各種アルゴリズム及び実装 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... 2023.09.12 アルゴリズム:Algorithms微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics
アルゴリズム:Algorithms 最尤推定の概要とアルゴリズムおよびその実装について 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... 2023.09.06 アルゴリズム:Algorithmsベイズ推定微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics
アルゴリズム:Algorithms ベイズ構造時系列モデルの概要と適用事例及び実装例について ベイズ構造時系列モデルについて ベイズ構造時系列モデル(Bayesian Structural Time Series Model; BSTS)は、時間とともに変化する現象をモデル化する統計モデルの一種であり... 2023.08.25 アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリングベイズ推定幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra