さまざまな確率分布 probability distributions - 数理的思考 - 中川雅央 【知と情報の科学】
さまざまな確率分布 probability distributions - 数理的思考 - 中川雅央 【知と情報の科学】 ■ さまざまな確率分布 (probability distributions) 観測される現象は，確率的に変動するものが多いと考えられます．その観測されたデータを説明する統計モデルに，どの確率分布を使えばうまく説明できるでしょうか． 正規分布や二項分布など，確率分布の種類は数多く，いろいろなカタチ（分布形）があります．確率分布の当てはめを考えるには，そのカタチ（分布形）を知ることが重要です．各確率分布の母数（パラメータ）によってそのカタチ（分布形）が決まります．確率変数には離散型と連続型があり，その範囲もさまざまです． このページは，代表的な確率分布について，それらを比較・検討しやすいように母数（パラメータ）やグラフ等を一覧表にまとめたものです． 1. 離散型確率分
EdwardによるDeep Beta Distribution(深層ベータ分布)モデル - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。お久しぶりの投稿です。 来週末に開催される db analytics show case Sapporo www.db-tech-showcase.com と言うイベントで講演する事になってまして、ベイズ統計やMCMCの基本的なところからEdwardのデモまでやっていく予定なのですが ただ基本的なモデルを紹介するのもおもしろくないので、僕なりの新しい深層学習＋確率モデリングなモデルを考えましたので紹介したいと思います。 EdwardやMCMCの基本的なところについては弊社のブログに寄稿した以下の記事が詳しいので合わせてそちらも御覧ください↓ data.gunosy.io §1. お気持ち 例えば、ユーザーが付ける商品のレーティングを予測したいと考えます。 これは通常ターゲット が閉区間 に値を取る回帰問題として定式化されます。*1 与えられた特徴量に対して、予測値 を出力するわ
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Univariate Distribution Relationship Chart
仮想化基盤のリソース最適化 / Resource optimization on virtualization platform
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