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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

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    • ウェブ最適化ではじめる機械学習
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  • 必要なパーツ
    • 予測
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  • 逐次ベイズフィルタの流れ
    • 前提
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    • 予測の密度関数をどう使うのか
  • 各パーツの式展開
    • 予測の密度関数
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    • MAP推定と正則化の関連
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名画 絵画 油絵 Sir John Lavery_黒のメアリー
  • はじめに
  • クラメル・ラオの不等式
    • 不偏推定量のバリアンスは一定以上に下がらない
    • 対数尤度関数とその微分
    • フィッシャー情報量
  • クラメル・ラオの不等式を導く過程
    • コーシー・シュワルツの不等式での評価
    • クラメル・ラオまでの大まかな指針 : 第2項は $0$
    • クラメル・ラオまでの大まかな指針 : 第1項は $1$
    • 今回のクラメル・ラオの不等式の前提
    • $\theta$ が多変数の場合
  • 参考文献
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デザイン・ディスプレイ&バナースタンド 誉プリンティング フラッグのぼり タイプ3 Mサイズ/A:スクエアタイプベース(片面印刷) ウォーターバック無し
  • はじめに
  • 不偏性
    • 推定量
    • 不偏推定量
    • 不偏性を有さない推定
    • 正規分布の分散の推定
  • 不偏推定量は必ずしも良い推定量ではない
    • バリアンス
    • バイアスとバリアンス
    • 両者を考慮した平均二乗誤差
    • 正規分布の不偏分散と標本分散の比較
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