推定誤差

アルゴリズム:Algorithms

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)
アルゴリズム:Algorithms

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)
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