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作者アーカイブ: junko.hosoda

GLM（一般化線形回帰）をPythonでやる（Poisson）

こんにちは。今回はたまに聞くであろうGLM、すなわち、一般化線形回帰についてです。回帰といえば今まで線形回帰とかちょろっとやりました。せっかくなので回帰についてちょっとだけ復習してから本題に入りましょう。上のデータを […]

こんにちは。今回はカーネルについてです。カーネルといえば次元削減がもっともポピュラーな関連ワードなんじゃないでしょうか。なぜカーネルなのか、どうやって働いているのか、について少し考察してみます。そもそもカーネルとはな […]

こんにちは。僕が初めて書いた比較的まともなコードって多分物体検出なんですよね。物体検出、つまりObject Detectionとはなんぞや、の方のために以下の画像を用意しました。見たことありませんか？僕毎朝めざましテ […]

こんにちは。本日はカルバックライブラーを噛み砕いてみて行こうと思います。前回エントロピーについての記事を書いたのでそっちを一読してからまたはこっちを読んでからあっちを読めば理解が深まるかと思います。ひとまず、定義を、Q […]

こんにちは。今回は、機械学習をやってるならば必ず出会う mini-batch epoch iteration SGD あたりを中心に説明していこうと思います。まずはズバッと定義をリストアップします。 mini-bat […]

こんにちは。本日は前回話したKLについてと基本となるエントロピーについてお話しします。とりあえずエントロピーから行きましょう。 Entropy (information theory) エントロピーって物理でも使われる […]

こんにちは。前回、モデルを選択する基準のところで情報量基準という言葉をちょこっと出して、そのままスルーしました。しかし、データ分析においては重要なのでとりあえずその基礎くらいは知っておきましょう。ちなみにコードを書く際 […]

こんにちは。久しぶりの投稿になりました。本日の内容はタイトル通りです。線形回帰とかの目的関数って最適解を持ちましたね。しかし、ニューラルネットワークはそうはいかないと言いました。つまり、目的関数が凸関数ではない可 […]