「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料「第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料 (2015/11/21[sat])」 内容は統計学の素養がある方には基本的な事項ですが、ベクトルと内積で見方を変えてみたという点と、あまり統計学に親しみがない方にも理解してもらえるようなまとめになっている、というところに本スライドの独自性があると考えていますので、その辺り良ければご覧ください＾＾Read less
【統計学】尤度って何？をグラフィカルに説明してみる。 - Qiita
統計学や機械学習をを勉強していると「尤度」という概念に出会います。まず読めないというコメントをいくつかいただきましたが、「尤度（ゆうど）」です。「尤もらしい（もっともらしい）」の「尤」ですね。犬 じゃありませんw 確率関数や確率密度関数を理解していれば数式的にはこの尤度を処理できると思うのですが、少し直感的な理解のためにグラフィカルに解説を試みたいと思います。 コードの全文はGithub( https://github.com/matsuken92/Qiita_Contents/blob/master/General/Likelihood.ipynb )にも置いてあります。 正規分布を例にとって 正規分布の確率密度関数は f(x)={1 \over \sqrt{2\pi\sigma^{2}}} \exp \left(-{1 \over 2}{(x-\mu)^2 \over \sigma^2
パラメトリックとノンパラメトリックの狭間 - risuo's blog
※この記事は、Machine Learning Advent Calendar 2012（http://qiita.com/advent-calendar/2012/machinelearning）の10日目用に書かれています。 はじめに Machine Learning Advent Calendar 2012の10日目を担当します、@risuoku です。 今回は、数ある機械学習手法の中で、以下の２つに焦点を当て、いくつかのアプローチを紹介します。 回帰分析 クラスタリング 特に、パラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法の違いや、それぞれの特徴の理解を目指しています。 また、@risuokuはPRMLをよりどころに機械学習を勉強してきました。なので、この本の影響を強く受けていることを初めにお伝えしておきます。 回帰分析 「形」の発見 突然ですが、以下の画像から、どんな知識が得られ
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