アルゴリズム:Algorithms 保護中: 点過程からみるノンパラメトリックベイズ – 正規化ガンマ過程とディリクレ過程と完備ランダム測度 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(ML)タスクに活用される点過程から見たノンパラメトリックベイズ - 正規化ガンマ過程とディリクレ過程と完備ランダム測度(ポアソン過程、リヴィ測度、ガンマランダム測度、ベータランダム測度、レヴィ-伊藤分解) 2022.10.25 アルゴリズム:Algorithmsベイズ推定微分積分: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
Clojure 保護中: Clojureを用いた時系列データの解析 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)タスクに用いられるClojureを用いたAR、MA、ARMA等の時系列データの解析(ACF、PACF、偏自己相関、Durbin-Levinson アルゴリズム、自己共分散、移動平均モデル、自己相関モデル、ハイブリッド、ランダムウォーク、離散的時間モデル) 2022.10.18 Clojureアルゴリズム:Algorithms微分積分:Calculus時系列データ解析最適化: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
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 点過程からみるノンパラメトリックベイズ -ポアソン過程とガンマ過程 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生成モデルの応用としての点過程からみるノンパラメトリックベイズ -ポアソン過程とガンマ過程(加法過程、ポアソンランダム測度、ガンマランダム測度、離散性、ラプラス汎関数、点過程) 2022.10.11 アルゴリズム:Algorithmsベイズ推定微分積分: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
Clojure Clojureを用いたビタビアルゴリズムと確率的生成モデルによる隠れマルコフモデルの実装 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Clojureを用いたビタビアルゴリズムと確率的生成モデルによる隠れマルコフモデルの実装 2022.10.06 Clojureアルゴリズム:Algorithmsベイズ推定微分積分: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
Clojure Clojureを使った中華料理店過程(Chinese resturant process:CRP)と混合ガウス分布への適用 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)タスクに用いられる確率的生成モデルのためのClojureを使った中華料理店過程(Chinese resturant process:CRP)と混合ガウス分布への適用 2022.10.03 Clojureアルゴリズム:Algorithmsベイズ推定微分積分: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
Symbolic Logic 確率と論理を融合したモデリング(2) PLL(確率論理的学習) 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と論理の融合モデリング(PLL(確率論理的学習)、ILP、PRISM) 2022.09.19 Symbolic Logicアルゴリズム:Algorithmsエキスパートシステム:expertsystemグラフ理論シミュレーションベイズ推定微分積分:Calculus推論技術:inference Technology数理論理学最適化: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
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 2022.09.18 アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論ベイズ推定幾何学:Geometry微分積分:Calculus数理論理学:Mathematical logic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
数理論理学:Mathematical logic 集合論の概要と参考図書 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集合とは何か 初めて学ぶ人のために(カントールの集合論、 直観論理、量子論理、位相空間、グロタンディク、ゲーテル、コーエン、到達不能数、測度可能数、決定の公理、フレンケルの置換公理、フォンノイマンの正則性の公理、公理的集合論、BG集合論、ツェルメロの集合論、カトンールの対角線論法)読書メモ 2022.09.18 数理論理学:Mathematical logic集合論:Set theory
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ノンパラメトリックベイズを用いた因子分析・スパースモデリングへの応用 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生成モデルの応用の一つであるノンパラメトリックベイズモデルを使った因子分析・スパースモデリングへの応用(無限潜在特徴モデル、ベータ-ベルヌーイ分布モデル、インド料理ブュッフェ過程、バイナリ行列生成過程) 2022.09.13 アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論ベイズ推定微分積分:Calculus推論技術:inference Technology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
python GPy – Pythonを用いたガウス過程のフレームワーク 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生成モデルの応用であるガウス過程のPythonを用いた実装であるGPy(ガウス回帰問題,補助変数法,スパースなガウス回帰,Bayesian GPLVM,ガウス過程による潜在変数モデル) 2022.08.24 pythonアルゴリズム:Algorithmsスパースモデリングスパースモデリングベイズ推定微分積分: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