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...
確率・統計:Probability and Statistics
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...
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...
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、...
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...
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...
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...
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...
保護中: ベイズ推論のモデル構築と推論-隠れマルコフモデルの概要とモデル
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ベイズ推論のモデル構築と推論-隠れマルコフモデルの概要とモデル(固有値、超パラメータ、共役事前分布、ガンマ事前分布、塩基配列解析、ガンマ分布、ポアソン分布、混合モデル、グラフィカルモデル、同時分布、遷移確率行列、潜在変数、カテゴリ分布、ディリクレ分布、状態遷移図、マルコフ連鎖、初期確率、状態系列、センサーデータ、ネットワークログ、音声認識、自然言語処理)
保護中: ベイズ推論の応用モデルとしてのニューラルネットワーク
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