最尤推定

アルゴリズム:Algorithms

保護中: トンプソン抽出、ロジスティック回帰モデル上の線形バンディット問題

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トンプソン抽出、ロジスティック回帰モデル上の線形バンディット問題(トンプソン抽出、最尤推定、ラプラス近似、アルゴリズム、ニュートン法、負の対数事後確率、勾配ベクトル、ヘッセ行列、ラプラス近似、ベイズ統計、一般化線形モデル、Lin-UCB方策、リグレット上界)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 統計数学理論による多値判別の判別適合的損失と各種損失関数への適用

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)タスクに活用される統計数学理論による多値判別の判別適合的損失と各種損失関数への適用(識別モデル損失、判別適合的、狭義順序保存特性、ロジスティックモデル、最尤推定、非負値凸関数、1対他損失、制約付き比較損失、凸非負値関数、ヒンジ損失、ペア比較損失、多値サーポートベクトルマシン、単調非増加関数、予測判別誤差、予測ψ-損失、可測関数)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 正定値行列の情報幾何(2)ガウシアングラフィカルモデルから凸最適化へ

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正定値行列の情報幾何 ガウシアングラフィカルモデルから凸最適化へ(コーダルグラフ、三角化グラフ、双対座標、ピタゴラスの定理、情報幾何、測地線、標本分散共分散行列、最尤推定、ダイバージェンス、節空間、リーマン計量、多変量ガウス分布、カルバック・ライブラー情報量、双対接続、ユークリッド幾何、狭義凸関数、自由エネルギー)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 変分ベイズ法での周辺尤度、事後平均、事後共分散及び予測分布の計算

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに用いられる変分ベイズ法での周辺尤度、事後平均、事後共分散及び予測分布の計算手法(ジェームス-スタイン推定量、最尤推定、経験ベイズ推定量、ベイズ自由エネルギー、超パラメータ、自動関連度決定、線形回帰モデル、確率的複雑さ、対数周辺尤度経験ベイズ学習、多項分布モデル、事後平均、線形回帰モデル)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 確率的生成モデルとガウス過程(2)最尤推定とベイズ推定

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とガウス過程の基礎の為の最尤推定とベイズ推定概要
微分積分:Calculus

保護中: トピックモデル -最尤推定、変分ベイズ推定、ギブスサンプリングによる推定

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、自然言語処理(NLP)タスクに活用されるトピックモデルの、最尤推定、変分ベイズ、ギブスサンプリングによる推定
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