【統計学】中心極限定理のイメージをグラフで掴む - Qiita
#1.中心極限定理とは# 統計学を勉強していると、中心極限定理という何やらお堅い名前の定理が出てきます。Wikipedia先生によると、 大数の法則によると、ある母集団から無作為抽出された標本平均はサンプルのサイズを大きくすると真の平均に近づく。これに対し中心極限定理は標本平均と真の平均との誤差を論ずるものである。多くの場合、母集団の分布がどんな分布であっても、その誤差はサンプルのサイズを大きくしたとき近似的に正規分布に従う。 http://ja.wikipedia.org/wiki/中心極限定理 と書かれているのですが、よくわからないですね＾＾； 元の分布が、どんな形であれ、そこから取り出した標本の標本平均は正規分布に近いものになる、と言うことですね。標本分散も同じく正規分布に近いものになるそうです。（正確に言うとカイ二乗分布に従いNが多いと正規分布で近似できる） 言葉で説明しても、数式
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会スライドまとめ - Qiita
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会の発表スライドをまとめたページです。 随時更新します。 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 Conpass URL: http://ml-professional.connpass.com 1冊目：「深層学習」 2冊目：「異常検知と変化検知」 #1「深層学習」編 http://bookclub.kodansha.co.jp/product?isbn=9784061529021 [正誤表] (http://www.kspub.co.jp/download/1529021a.pdf) chapter 1: はじめに @a_macabee http://www.slideshare.net/beeEaMa/chapter-01-49404580 Chapter 2:順伝播型ニューラルネットワーク @a_macabee http://www.slide
【機械学習】モデル評価・指標についてのまとめと実行( w/Titanicデータセット) - Qiita
地味だけど重要ないぶし銀「モデル評価・指標」に関連して、Cross Validation、ハイパーパラメーターの決定、ROC曲線、AUC等についてまとめと、Pythonでの実行デモについて書きました。 本記事はQiita Machine Learning Advent Calendar 2015 7日目のものです。 ふと見てみたら12/7が空いていたので、急遽書いてみました コードの全文はこちらのGitHubリポジトリにあります。 0. データセット "Titanic" おなじみ、Titanicデータセットを使用します。客船Titanicの生存者に関するデータで、分類のデモ用データとしてよく用いられています。 まずは前処理とデータインポート seabornにデータセットがあるので、それを使います。 %matplotlib inline import numpy as np import p
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【数学】固有値・固有ベクトルとは何かを可視化してみる - Qiita
