確率・統計:Probability and Statistics ガウス的世界と非ガウス的な世界のモデリング
ガウス的世界
"機械学習における確率的アプローチ"でも述べている機械学習の確率的アプローチでは、ガウス分布から出発した様々な確率分布を用いて計算が行われている。
このガウス分布(正規分布)は、カール・フリードリ...
数学:Mathematics
確率・統計:Probability and Statistics アルゴリズム:Algorithms DFP法（Davidon-Fletcher-Powell法）の概要とアルゴリズム及びその実装例について
DFP法（Davidon-Fletcher-Powell法）の概要
DFP法（Davidon-Fletcher-Powell法）は、数値最適化の手法の一つで、特に非線形最適化問題に適した手法となる。この手法は、二次近似の...
python Pythonと機械学習(1)数学と基本的なアルゴリズム
Pythonと機械学習
概要
Pythonは、簡単に学べること、読みやすいコードを書けること、広範囲にわたるアプリケーションに使えることなどの、多くの優れた特徴を持つ汎用プログラミング言語となる。...
python ダイナミックベイジアンネットワーク（DBN）の概要とアルゴリズム及び実装例について
ダイナミックベイジアンネットワーク（Dynamic Bayesian Network、DBN）
ダイナミックベイジアンネットワーク（Dynamic Bayesian Network、DBN）は、ベイジアンネッ...
アルゴリズム:Algorithms Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno（BFGS）法について
Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno（BFGS）法について
Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS) 法は、非線形最適化問題を解決するための数値最適化アル...
python グラフ比較のコスト法やハンガリアン法について
グラフ比較のコスト法やハンガリアン法について
グラフ比較は、データ構造間の類似性や差異を分析し、ネットワーク解析やバイオインフォマティクス、化学構造の分析、機械学習などで活用される手法となる。これにより、構造や...
python 共役勾配法について
共役勾配法について
共役勾配法（Conjugate Gradient Method）は、連立線形方程式の解法や非線形最適化問題の解法に使用される数値計算アルゴリズムであり、共役勾配法は特に大規模な連立線形方程式の解法に効...
python 多次元尺度構成法（MDS, Multidimensional Scaling）について
多次元尺度構成法（MDS, Multidimensional Scaling）について
多次元尺度構成法（MDS）は、多変量データを可視化するための統計的手法の一つであり、データ間の距離または類似性を保持しながら、データポ...
python 半導体技術とGNN
半導体技術とGNN
"半導体の設計プロセスへのAIの適用およびAIアプリケーション用半導体チップについて"で述べているように、現在のAI技術は半導体技術により支えられている。それらはNVIDIAに代表される深層...
python 線形計画法の概要とアルゴリズム及び実装例について
線形計画法の概要
線形計画法（Linear Programming, LP）は、線形関数を最適化（最大化または最小化）する問題を解く数学的手法であり、多くの最適化問題に適用され、特に資源配分、スケジューリング、輸送計画など...