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深層学習、機械学習、強化学習、信号処理、制御工学、量子計算などをテーマに扱っていきます

数学

変分ベイズ法の心2

はじめに 変分ベイズ法の戦略 基本の復習 分布の評価指標 ELBO 変分ベイズ法の具体的手段 関数 $q$ をどのように置くのか はじめに 下記記事の続きで、お気持ちは理解している前提で進みます。 www.hellocybernetics.tech 変分ベイズ法の戦略 基本の復習 デ…

変分ベイズ法の心

ベイズ推論の基本 変分ベイズ学習 変分法の心 変分ベイズ法の戦略 ベイズ推論の基本 ベイズモデリングの概要については下記の記事を参考にしてください。 www.hellocybernetics.tech 概要をさらっとなぞると、ベイズ推論の基本的な話としては、観測データ $x…

ベイズモデリング勉強の外観

はじめに 上記発言の意図 アヒル本 須山ベイズ 渡辺ベイズ 確率モデリング 確率モデリングの概要 確率モデリング手順 予測モデル MAP推定値 EAP推定値 ベイズ予測分布 ベイズモデリングのまとめ はじめに 今回は下記のツイートが割と評判が合ったので、少し…

TensorFlow Probability コードメモ ① 確率分布周りの基本と最尤推定

【主成分分析(PCA)まとめ】分散最大化・確率的主成分分析・ベイズ主成分分析(MAP推定)まで

【確率的プログラミング】Edward2, Pyro, PyStanのベイズ線形回帰コードメモ

【凄く楽しいぞ!Stan!】給料モデリング【Python】

TensorFlow Probabilityでガウシアンプロセス回帰の最尤推定を実行してみる

【データ解析の基本中の基本】どういうデータを使うときにどういう解析をするのか

【機械学習ステップアップ】ベイズモデルの考え方

【機械学習ステップアップ】確率モデルの考え方

機械学習の予測モデルを一般化線形モデルで考える概要+ロジスティック回帰

点と点の距離を測る方法を凸関数から見る

【書評】ベイズ推論による機械学習入門

ベイズの勉強に良さそうな記事まとめ

統計物理学と機械学習の関係

【ベイズ推定って結局何なの?】

連立方程式から始める機械学習

確率変数と確率質量関数・確率密度関数

線形空間から多様体の基本までを一気通貫

【正比例から】基礎からの微分と線形代数への再入門

機械学習のための集合・写像

Tom_Brown 6117

世界の終焉とハノイの塔

Chainerで勾配法の基礎の基礎を確認【ニューラルネット入門】

勾配法はニューラルネットワークの学習の基礎になります。基本的な問題を見て、勾配法を確認してみましょう。

理系大学入学後にどん詰まる「ε-δ論法」について

統計学の考え方を抑えて機械学習との関連と相違を整理

確率の基本の基本

ラプラス変換とフーリエ変換

法律を使うために、まず憲法を学ぶか

機械学習の重要なアプローチ:ベイズ理論