はじめに 確率変数と確率 離散確率変数 確率質量関数 連続確率変数 確率密度関数 確率密度関数と確率質量関数の名前について 最後に はじめに 先日、機械学習を学ぶ上での線形代数に関して書きました。 s0sem0y.hatenablog.com ここでは線形代数が分かると、機械学習を記述している数式がかなり分かりやすくなるという話をしました。線形代数は多くの数学の分野で、非常に便利な言語の役割をしているという論調です。実際、本の読みやすさが必ず変わります。これは保証するところです。 ところで、確率・統計はあとまわしても良いという言い方をしましたが、後回しにしていいということは「いつかはやった方がいい」ということでもあります。 一方で機械学習の手法を基礎づけているのは確率・統計の理論でもあります。線形代数や微積分でいろいろ計算をしますが、それは実は統計的な推定を行っていることになるというケース
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