コーシー・シュワルツの不等式

保護中: スパース性に基づく機械学習としてのノイズありL1ノルム最小化の理論(1)

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スパース性に基づく機械学習としてのノイズありL1ノルム最小化の理論(マルコフの不等式、ヘフディングの不等式、ベルシュタインの不等式、カイ二乗分布、裾確率、ユニオンバウンド、ブールの不等式、L∞ノルム、多次元ガウススペクトル、ノルムの互換性、正規分布、スパースベクトル、双対ノルム、コーシー・シュワルツの不等式、ヘルダーの不等式、回帰係数ベクトル、閾値、kスパース、正則化パラメータ、劣ガウス雑音)

2023.01.06

スパースモデリング機械学習:Machine Learning

保護中: 機械学習のためのオンライン型確率的最適化と確率的勾配降下法

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(ML)タスク活用のための機械学習のための確率的最適化と確率的勾配降下法(ネステロフの加速法、凸関数の最適化を勾配法で解く、ラグランジュの未定乗数法、ユークリッドノルム、収束レート、KLダイバージェンス、指数勾配降下法、ニュートン・ラフソン法、ブレグマンダイバージェンス、確率的鏡像降下法、狭義凸関数、リプシッツ連続、損失関数、射影勾配法、SGD、コーシー・シュワルツの不等式、ミニマックス最適、最急降下法)

2022.12.07

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線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory

保護中: 統計数学理論における仮説集合の複雑度

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統計数学理論における仮説集合の複雑度(ラデマッハ複雑度、VC次元、大数因子、一様大数の法則、決定株、線形判別器の集合、線形関数の集合、コーシー・シュワルツの不等式、イェンセンの不等式、マサールの補題、タラグランドの補題、経験ラデマッハ複雑度、サウアーの補題、ラドンの定理)

2022.11.24

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