へフディングの不等式

保護中: バンディット問題における最適腕識別とA/Bテスト(1)

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バンディット問題における最適腕識別とA/Bテスト(ヘフディングの不等式、最適腕識別、標本複雑度、sample complexity、リグレット最小化、累積リグレット最小化、累積報酬最大化、ε-最適腕識別、単純リグレット最小化、ε-最適腕識別、ε-best arm identification、KL-UCB方策、KLダイバージェンス、正規分布のA/Bテスト、固定信頼度、fixed confidence)

2023.02.24

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論バンディッド問題幾何学:Geometry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

保護中: スパース性に基づく機械学習としてのノイズありL1ノルム最小化の理論(1)

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スパース性に基づく機械学習としてのノイズありL1ノルム最小化の理論(マルコフの不等式、ヘフディングの不等式、ベルシュタインの不等式、カイ二乗分布、裾確率、ユニオンバウンド、ブールの不等式、L∞ノルム、多次元ガウススペクトル、ノルムの互換性、正規分布、スパースベクトル、双対ノルム、コーシー・シュワルツの不等式、ヘルダーの不等式、回帰係数ベクトル、閾値、kスパース、正則化パラメータ、劣ガウス雑音)

2023.01.06

スパースモデリング機械学習:Machine Learning

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)

2022.12.09

アルゴリズム:Algorithmsバンディッド問題幾何学:Geometry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

保護中: 確率的バンディッド問題の基礎

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基礎(大偏差原理とベルヌーイ分布での例、チェルノフ・へフディングの不等式、サノフの定理、へフディングの不等式、カルバックライブラー・ダイバージェンス、確率質量関数、裾確率、中心極限定理による確率近似)

2022.11.11

バンディッド問題強化学習微分積分:Calculus機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

保護中: 統計数学理論の基本的枠組み

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統計数学理論の基本的枠組み(正則化、近似誤差と推定誤差、へフディングの不等式、予測判別誤差、統計的一致性、学習アルゴリズム、性能評価、ROC曲線、AUC、ベイズ規則、ベイズ誤差、予測損失、経験損失)

2022.11.09

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra