「データサイエンス」に関する記事一覧

最小二乗法と最尤法

こんにちは、データサイエンスチーム tmtkです。 この記事では、回帰分析において誤差項が正規分布に従うと仮定すれば、最小二乗法が最尤法だとみなせることを説明します。 最小二乗法とは 以前の記事で説明したとおり、最小二乗法とは、回帰問題にお…
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最小二乗法と平均

こんにちは。データサイエンスチーム tmtkです。 この記事では、最小二乗法と平均の関係について説明します。最小二乗法は標準的には回帰分析で用いられますが、実は平均も最小二乗法で捉えることができます。 また、最小二乗法と平均の間と同じ関係が…
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「原因と結果」

はじめまして、データサイエンスチームの山川です。 最近、経済学のジャンルでベストセラーになっている「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法と言う本を読みました。 この本では、一言で言えば「相関関係があるからといって因果関係が…
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機械学習 オーバーフィッティング(過学習)について

お久しぶりです。橘です。 引き続き、機械学習について書いていきます。 前回、「次回は最尤推定法」という風にお伝えしましたが、要望があったことと「機械学習の弱点」は先におさえておくべきと考え、「オーバーフィッティング(過学習)」についてお話し…
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機械学習を学ぶための準備 その5(行列のいろいろ)

橘と申します。 機械学習を勉強中の身でありながら、機械学習に関して記事を書いていく予定です。 前回の試験問題の解答 ひとまず、前回の試験問題の解答です。スライドにしてありますので、答え合わせをしてみてください。 機械学習を学ぶための準備 そ…
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機械学習を学ぶための準備 その4(行列の掛け算について)

橘と申します。 機械学習を勉強中の身でありながら、機械学習に関して記事を書いていく予定です。 第4回目になりました。この年の瀬の忙しい時に数学を嗜む・・・幸せですね(遠い目) 今回は少し長編です。ただ大きく2つの構成にわかれていて、間に練習…
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機械学習を学ぶための準備 その2(級数と積分について)

前回: 機械学習を学ぶための準備 その1(微分について) 橘と申します。 機械学習を勉強中の身でありながら、機械学習に関して記事を書いていく予定です。 前回の微分に引き続き、今回も機械学習の準備として「級数と積分」をテーマにご紹介していきま…
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