statistics
上記のシリーズで機械学習アルゴリズムの実装を行っているのですが、他の内容もできればということで同様のイメージで基礎統計を実装していければと思います。#1ではデータの整理と要約の方法を取り扱う記述統計学の中から、1変数を取り扱った非常にシンプル…
連載の経緯の詳細は#1でまとめましたが、本シリーズではあえてスクラッチ実装を元に機械学習のアルゴリズムを実装していくことで、アルゴリズムの概要を掴んだり理論の流れを掴んだりできるようにできればと思います。 実装のほとんどが車輪の再発明に近くな…
SciPyについて色々と話題になり面白そうだったので公式チュートリアルを元にまとめています。 SciPy Tutorial — SciPy v1.2.1 Reference Guide#3ではscipy.statsから主に確率分布に関して取り扱いました。 #4では検定や推定などについて取り扱っていければと…
SciPyについて色々と話題になり面白そうだったので公式チュートリアルを元にまとめています。 Linear Algebra (scipy.linalg) — SciPy v1.2.1 Reference Guide#1、#2ではscipy.linalgを元に線形代数的な内容に関して取り扱いました。 #2でlinalgのチュートリ…
#8では8章のグラフィカルモデルについてまとめました。 #9では9章の読解メモをまとめていければと思います。（7~8割の理解を目標においた読解にあたってのメモなので、要旨を掴みたい方向けです）9章ではEMアルゴリズムに関して取り扱われています。以下目次…
『数学って難しそう』ってよく聞きますが、確かに数式だけ追ってると難しく感じる時もあるかもしれません。ですが、ちょっと視点を変えてみるだけで新しい洞察が得られる時があります。 この直感的な感覚をわかっていただければということで、一見難しそうな…
#3では3章の線形回帰モデルについて取り扱いました。 #4では4章の読解メモをまとめていければと思います。（7~8割の理解を目標においた読解にあたってのメモなので、要旨を掴みたい方向けです）4章の線形識別モデルはクラス分類などにつながる考え方です。以…
#2では確率分布について取り扱いました。 #3では3章の読解メモをまとめていければと思います。（7~8割の理解を目標においた読解にあたってのメモなので、要旨を掴みたい方向けです）3章の線形回帰モデルは多くの機械学習や統計モデリングのベースとなる非常…
#1ではGLMの話について取り扱いました。 モデル構築の大枠の話はできたと思うので、#2では計算方法についてまとめておきたいと思います。『データ解析のための統計モデリング入門』ではGLMの発展としてGLMM(一般化線形混合モデル)を考え、解析的にテクニカル…
#1では上巻の内容の俯瞰と序論として1章の情報をまとめました。 #2では2章の読解メモをまとめていければと思います。（7~8割の理解を目標においた読解にあたってのメモなので、要旨を掴みたい方向けです）以下目次になります。 1. 2章の内容に関して概要2. …
PRML_上巻 表紙 PRMLの読書会を開催しているのですが、復習がてら読解メモをまとめていければと思います。（7~8割の理解を目標においた読解にあたってのメモなので、ざっくり要旨を掴む目的でご確認いただくと良いのではと思います）前評判通り中身が充実し…
統計モデリングの入門本としてよく用いられる有名な『データ解析のための統計モデリング入門』は統計的なモデリングについて学ぶ際に、GLMやMCMCの概要を掴む上では良い本です。ですが、一度読んで概要を掴むにはわかりやすい一方で、記述が厳密でない点が多…
