アルゴリズム:Algorithms 自己適応型探索アルゴリズムの概要と適用事例および実装例について
自己適応型探索アルゴリズム
自己適応型探索アルゴリズム（Self-Adaptive Search Algorithm）は、進化計算や最適化の文脈で使われるアルゴリズムの一群で、アルゴリズム内のパラメータや戦略が問題に適応的...
最適化:Optimization
アルゴリズム:Algorithms 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...
python ニュートン法の概要とアルゴリズム及び実装について
ニュートン法について
ニュートン法（Newton's method）は、非線形方程式や関数の数値的な解を求めるための反復的な最適化アルゴリズムの一つであり、主に方程式の根を求めるために使用され、連続的な関数の極小値や極大...
微分積分:Calculus 勾配法の概要とアルゴリズムおよび実装例について
勾配法(Gradient Descent)について
勾配法は機械学習や最適化アルゴリズムで広く使用される手法の一つであり、そのの主な目的は、関数の最小値(または最大値)を見つけるため...
最適化:Optimization 双対問題とラグランジュ乗数法
双対問題について
双対問題(Dual problem)は、数理最適化理論における重要な概念となる。最適化問題において、与えられた制約条件の下で目的関数を最小化または最大化する問題を考える場合、それと関連する双対問題が存在...
アルゴリズム:Algorithms 自動機械学習(AutoML)の概要とアルゴリズム及び各種実装について
自動機械学習（AutoML）について
自動機械学習（AutoML）は、機械学習モデルの設計、トレーニング、最適化のプロセスを自動化するための手法やツールを指す。AutoMLは、機械学習の専門知識が限られているユーザーや、効...
アルゴリズム:Algorithms 動的計画法の概要と適用事例とpythonによる実装例
動的計画法について
動的計画法(Dynamic Programming)は、最適化問題を解くための数学的手法の一つであり、特に重複する部分問題を持つような問題に適用される手法を指す。動的計画法は、一度計算した結果を...
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...
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...
アルゴリズム:Algorithms 自己教師あり学習の概要と各種アルゴリズム及び実装例について
自己教師あり学習について
自己教師あり学習(Self-Supervised Learning)は、機械学習の一種であり、教師あり学習の一種と考えることがで...