統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
平均と偏差、分散、相関
調査とか測定を行って得たデータの集まりがあったとき、その集団の構造を端的に表現してしている代表的な言葉が平均値と偏差値です。 偏差値の出し方はともかくとして、平均値の出し方ぐらいはご存じだと思いますが、その概念的なものはどうでしょう。また、偏差値もよく聞く言葉ですが、何かモヤモヤした感じを抱いていませんか？これらはデータの集まりである集団構造を一言で表せる言葉ですので、統計にはよく用いられます。 ここでは、平均値・偏差値・分散及び相関などの概念について説明します。 【平均】 平均値を求めるには、データを全て加え総個数で割る事で求めていますが、このやり方は算術平均と呼ばれています。平均にはこの他に幾何平均、調和平均がありますが、これらは特殊なもので、通常特に断りが無ければ平均と言えば算術平均の事を指しています。 幾何平均は比率の平均を出したいとき、対数正規分布の中心を求めるとき、人口の増加率
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