幾何学:Geometry

アルゴリズム:Algorithms

トポロジカルデータアナリシスを用いたデータの位相幾何学的ハンドリング

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トポロジカルデータアナリシスを用いたデータの位相幾何学的ハンドリング(文字認識への適用、クラスタリングへの適用、R、TDA、バーコードプロット、パーシステントプロット、python、scikit-tda、Death - Birth、ノイズのあるデータの解析、アルファ複体、ヴィートリス・リップス複体、チェック複体、位相的データ解析、タンパク質の解析、センサーデータ解析、自然言語処理、柔らかい幾何、硬い幾何、情報幾何、ユークリッド空間)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 正定値行列の情報幾何(3)計算の手順と曲率

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正定値行列の情報幾何としての計算の手順と曲率(双対ギャップ、アフィン微分幾何、ヘッセ幾何、ガウシアングラフィカルモデル、偏微分方程式論、確率論、線形計画問題、正定値対称行列、半正定値計画問題、予測子・修正子法、多項式時間アルゴリズム、幾何情報的量、ニュートン法、中心曲線、内点法、主内点法、双対内点法、主双対内点法、近似最適解、アフィン空間、ポテンシャル関数)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 確率的バンディッド問題の方策 尤度に基づく方策(UCBとMED方策)

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確率的バンディッド問題の方策 尤度に基づくUCB方策とMED方策(MED方策(Indexed Mimimum Empirical Divergence policy)、KL-UCB方策、DMED方策、リグレット上界、ベルヌーイ分布、大偏差原理、Deterministic Minimum Empirical Divergence policy、ニュートン法、KLダイバージェンス、ビンスカーの不等式、ヘフディングの不等式、チェルノフ・ヘフディングの不等式、Upper Confidence Bound)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 正定値行列の情報幾何(2)ガウシアングラフィカルモデルから凸最適化へ

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正定値行列の情報幾何 ガウシアングラフィカルモデルから凸最適化へ(コーダルグラフ、三角化グラフ、双対座標、ピタゴラスの定理、情報幾何、測地線、標本分散共分散行列、最尤推定、ダイバージェンス、節空間、リーマン計量、多変量ガウス分布、カルバック・ライブラー情報量、双対接続、ユークリッド幾何、狭義凸関数、自由エネルギー)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: モデルフリー強化学習のpythonによる実装(1) epsilon-Greedy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)タスクに活用するためのモデルフリー強化学習の一つであるepsilon-Greedy法のpythonによる実装、多腕バンディット
アルゴリズム:Algorithms

保護中: レプリカ交換モンテカルロ法とマルチカノニカル法

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)タスクに活用されるマルコフ連鎖モンテカルロ法での局所解に陥らないためのアルゴリズムであるレプリカ交換モンテカルロ法とマルチカノニカル法について
R

保護中: 構造化サポートベクトルマシン

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サポートベクトルマシンでの削除平面法アルゴリズムを用いたSVM構造学習と構文解析、タンパク質の類似配列検索
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 確率的生成モデルと学習の概要

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)に活用される確率的生成モデル、グラフィカルモデルの概要と最尤法、MAP推定、ベイズ推定とギブスサンプリング
幾何学:Geometry

人間と社会を変えた9つの確率・統計物語 読書メモ

人間と社会を変えた9つの確率・統計物語 読書メモ 人間と社会を変えた9つの確率・統計物語より 「パスカル、フェルマーからフォン・ノイマン、ケインズまで。「偶然」を測ることで不確実な未来を予測することに挑んだ確...
アルゴリズム:Algorithms

保護中: サポートベクトルマシンによる回帰分析(2)非線形な回帰問題へのアプローチ

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サポートベクトルマシンによる非線形な回帰問題に対するアプローチ(分位点回帰、カーネル分位点回帰、不均一分布モデル、ε-不感損失関数)
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