グラフ理論 機械学習プロフェッショナルシリーズ – ガウス過程と機械学習 読書メモ
サマリー
ガウス過程 (Gaussian Process; GP) は、確率論に基づくノンパラメトリックな回帰やクラス分類の手法であり、連続的なデータのモデリングに利用される確率過程の一種となる。ガウス過程のアプローチでは...
微分積分:Calculus
グラフ理論 グラフ理論 機械学習スタートアップシリーズ – ベイズ推論による機械学習入門 読書メモ
サマリー
ベイズ推定は、確率論的な視点からデータの解釈やモデルの学習を行う統計的な手法の一つとなる。ベイズ推定を用いた機械学習では、事前知識や経験をモデルに組み込み、データを通じてその知識を更新していくことが特徴で、データ...
グラフ理論 ノンパラメトリックベイズとガウス過程について
概要
ノンパラメトリックベイズとは、ベイズ統計学の一手法であり、1970年台にすでに理論的には完成されてきた「古くて新しい技術」で、データに依存した柔軟な確率モデルを使用して、データ解析や予測を行う統計的手法となる。ノンパラメ...
ベイズ推定 ベイズ推論とグラフィカルモデルによる機械学習
ベイズ推論とグラフィカルモデルによる機械学習
ベイズ推論を用いた機械学習は、確率の基本法則であるベイズの定理に従って観測データが与えられたときの未知変数に関する事後確率分布を計算し、得られた事後確率分布に基づいて、未知変数の推...
ベイズ推定 変分ベイズ学習について
変分ベイズ学習について
変分ベイズ学習は、ベイズ推定における確率的なモデルに変分法のアプローチを適用して、近似的に事後分布を求めるもので、確率分布が複雑で解析的に求めることが難しい場合や、大規模なデータに対して効率的に推定を行...
ベイズ推定 機械学習プロフェッショナルシリーズ「変分ベイズ学習」読書メモ
サマリー
変分ベイズ学習は、ベイズ推定における確率的なモデルに変分法のアプローチを適用して、近似的に事後分布を求めるもので、確率分布が複雑で解析的に求めることが難しい場合や、大規模なデータに対して効率的に推定を行いたい場合に...
オンライン学習 保護中: 組み合わせ論的オンライン予測
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組み合わせ、離散構造の集合を決定空間とするオンライン予測問題
オンライン学習 保護中: ランダムネスに基づくオンライン予測
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)タスクのためのオンライン予測性能改善のためのランダム性に基づくFPL(Follow the Perturbed Leader)戦略とガンベル分布
オンライン学習 保護中: オンライン凸最適化(3)exp凹性とONS
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)タスクのためのオンライン予測の為の凸最適化(exp凹性とONSのケース)
オンライン学習 保護中: オンライン凸最適化(2)正則化によるFTL戦略の補完
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)タスクのためのオンライン予測における正則化技術(L2ノルム)の導入によるFTL戦略の補完