機械学習– tag –
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統計学 – 正規分布の最尤推定量とバイアスについて
正規分布の最尤推定量のバイアスについて考察し、Python で検証します。 -
統計学 – Python で学ぶ最尤法による直線フィッティング
最尤法による直線フィッティングについて解説し、Python による実装例を紹介します。 -
統計学 – MAP 推定 (PRML 1.2.5)
「パターン認識と機械学習 上 (PRML)」 の「1.2.5 曲線フィッティング再訪」の MAP 推定に記載されている内容のメモです。 -
機械学習 – 決定理論について
データをクラスに分類する識別規則について解説します。 -
機械学習 – ベイズの識別規則
ベイズの識別規則について解説します。以下の記事の続きになります。機械学習 - 決定理論ついて (ML 識別規則、MAP 識別規則) - pystyle -
機械学習 – 最尤識別規則
識別規則の1つである最尤識別規則について解説します。 -
統計学 – ベルヌーイ分布
離散確率分布の1つであるベルヌーイ分布について解説します。 -
統計学 – ポアソン分布
離散確率分布の1つであるポアソン分布 (poisson distribution) について解説します。 -
統計学 – 二項分布
離散確率分布の1つである二項分布について解説します。 -
統計学 – コーシー分布
連続確率分布の1つであるコーシー分布について解説します。 -
統計学 – ベータ分布
連続確率分布の1つであるベータ分布について解説します。 -
統計学 – 一様分布
連続確率分布の1つである一様分布について解説します。
