ユークリッド距離

保護中: 説明できる機械学習(17)反事実的説明 (Counterfactual Explanations)

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反事実的説明による機械学習結果の説明(Anchor、Growing Spheresアルゴリズム、Python、Alibi、カテゴリカル特徴量、羅生門効果、LIME、全結合型ニューラルネット、反事実生成アルゴリズム、ユークリッド距離、中央絶対偏差、Nelder-Mead法、因果意味論、原因)

2023.04.14

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリング幾何学:Geometry微分積分:Calculus数理論理学:Mathematical logic最適化:Optimization確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra説明できる機械学習集合論:Set theory

保護中: 機械学習の連続最適化としてのガウス・ニュートン法と自然勾配法

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機械学習の連続最適化としてのガウス・ニュートン法と自然勾配法(シャーマン・モリソンの公式、1ランク更新、フィッシャー情報行列、正則条件、推定誤差、オンライン学習、自然勾配法、ニュートン法、探索方向、最急降下法、統計的漸近理論、パラメータ空間、幾何構造、ヘッセ行列、正定値性、ヘリンジャー距離、シュワルツの不等式、ユークリッド距離、統計学、レーベンバーグ・マーカート法、ガウス・ニュートン法、ウルフ条件)

2023.01.24

アルゴリズム:Algorithms幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra