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タグ 確率分布

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拡散モデルで将棋の方策を学習する - TadaoYamaokaの開発日記

2023/07/16 このエントリーをはてなブックマークに追加 34 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Stable Diffusion 分布 生成モデル 方策 将棋

拡散モデルで、将棋の方策を学習できないか試してみた。 拡散モデル 拡散モデルは、高品質で多様なサンプルを生成できる生成モデルである。 昨年8月にStable Diffusionが公開されたことで注目を集めている。 拡散モデルは、確率微分方程式によって表される確率分布を近似するモデルで、モード崩壊を起こさず多様な分布を... 続きを読む

[AI・機械学習の数学]確率分布の基本、ベルヌーイ分布、二項分布を理解する:AI・機械学習の数学入門 - @IT

2021/02/17 このエントリーをはてなブックマークに追加 9 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 推定 数学 数学入門 予測 統計

[AI・機械学習の数学]確率分布の基本、ベルヌーイ分布、二項分布を理解する:AI・機械学習の数学入門 分類や推定・予測など、機械学習のさまざまな手法の基礎をなす「確率と統計」における「確率分布」とはどのようなものか。離散分布や連続分布といった種類に分けられるが、その一つである離散分布の例としてベルヌー... 続きを読む

WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza開発日誌

2019/10/16 このエントリーをはてなブックマークに追加 643 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip paiza開発日誌 機械学習 Bテスト Twitter 解説

主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡([twitter:@yoshiokatsuneo])です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんな... 続きを読む

大澤裕一 on Twitter: "今の高校数学の惨状をご存じない方に簡単に説明します。 ・(なぜか)統計強化が目標に。 ・中身のない統計(箱ひげ図・四分位偏差など)が必修化。 ・一方、確率分

2019/05/23 このエントリーをはてなブックマークに追加 36 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 惨状 行列 一方 統計 必修化

今の高校数学の惨状をご存じない方に簡単に説明します。 ・(なぜか)統計強化が目標に。 ・中身のない統計(箱ひげ図・四分位偏差など)が必修化。 ・一方、確率分布・期待値は選択分野(大学入試ではほぼ出題範囲外)、  行列(統計学などを… https://t.co/aIbycmwtW8 続きを読む

はてなーにも分かる確率と割合~軽自動車は危険?~

2018/08/23 このエントリーをはてなブックマークに追加 329 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 割合 はてなー 確率 軽自動車 確率変数

確率警察です。軽自動車の安全性について考察してバズった記事を読んで、驚いたので確率についての記事を書きたいと考えた。この記事で伝えたいのは以下の内容になる。 https://anond.hatelabo.jp/20180822005110 確率と割合の違い確率変数と確率分布 誤った理解による軽自動車への風評被害はNG確率と割合割合とは全体に... 続きを読む

Deep Learningによる分布推定 - にほんごのれんしゅう

2018/03/02 このエントリーをはてなブックマークに追加 16 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 横軸 縦軸 れんしゅう 事象 時系列

2018 - 03 - 02 Deep Learningによる分布推定 Deep Learning による分布推定 例えばこのような連続する事象の確率分布がある 横軸を時系列、縦軸を例えば企業の株価上がり下がり幅などとした場合、何か大局的なトレンドど業界のトレンドと国などのトレンドが入り混じり、単純な 正規分布 やベータ分布などを仮定できるものではなくなります。   このとき、系列から学習して未来... 続きを読む

【書評】ベイズ推論による機械学習入門 - HELLO CYBERNETICS

2018/01/20 このエントリーをはてなブックマークに追加 27 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ベイズ推論 bookmark 書評 follow 機械学習入門

2018 - 01 - 20 【書評】ベイズ推論による機械学習入門 雑談-書籍紹介 人工知能 人工知能-機械学習 数学 数学-確率・統計 Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket ベイズ推論による機械学習入門の内容 本の中身の概要 機械学習とベイズ学習 基本的な確率分布 ベイズ推論による学習と予... 続きを読む

統計・R・Stan関連の本、用途別のオススメ10冊 - StatModeling Memorandum

2016/12/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 273 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip StatModeling Memorandum 積分 統計

2016 - 12 - 24 統計・R・Stan関連の本、用途別のオススメ10冊 書評 R Stan 年末年始向けに、比較的読みやすい本を中心にオススメします。 統計学 入門 色々読んでみましたが、現在決定版と言えるものは存在しないように思えました。個人的には、シグマと 積分 の復習、場合の数・数え上げの方法、確率、確率変数、確率密度、度数分布と ヒストグラム 、代表値・平均・分散、確率分布、同時... 続きを読む

制限付きボルツマンマシンの初心者向けガイド | コンピュータサイエンス | POSTD

2015/09/21 このエントリーをはてなブックマークに追加 123 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip POSTD RBM コンピュータサイエンス 回帰 復元

制限付きボルツマンマシン(RBM)は、次元削減、分類、回帰、協調フィルタリング、特徴学習、トピックモデルなどに役立ちます。制限付きボルツマンマシンは比較的シンプルなので、ニューラルネットワークを学ぶならここから取り組むのがよいでしょう。この記事では、制限付きボルツマンマシンがどのように機能するのかを解説していきます。目次 定義と構造 復元 確率分布 コードサンプル:Deeplearning4jを使... 続きを読む

確率分布いろいろ

2015/06/09 このエントリーをはてなブックマークに追加 59 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip

$$ f(x) =\sum\limits_{k=0}^\infty \frac{e^{-\lambda/2}(\lambda/2)^k} { B\left(\frac{\nu_2}{2},\frac{\nu_1}{2}+k\right) k!} \left(\frac{\nu_1}{\nu_2}\right)^{\frac{\nu_1}{2}+k} \left(\frac{\nu_2}{\nu_2... 続きを読む

2 3.GLMの基礎

2015/04/05 このエントリーをはてなブックマークに追加 21 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip gLm 予測 最尤法 Transcript 1 基礎

Transcript 1. 一般化線形モデル基礎 1 2. 2 一般化線形モデルをマスターしよう 予測と確率分布 尤度と最尤法 一般化線形モデル基礎 Devianceと尤度比検定 一般化線形モデル色々 是非!! ゼロ切断・過剰モデル、 一般化線形混合モデル 3. 3 GLM やります 一般化線形モデル [Generalized Linear Model] 4. 4 GLMとは? 昨日やった正規線形... 続きを読む

正規分布の意味するところを教えてください。どんな式であるかは… - 人力検索はてな

2014/08/16 このエントリーをはてなブックマークに追加 143 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 正規分布 人力検索 一様分布 事象 ところ

正規分布の意味するところを教えてください。どんな式であるかはわかりますが、 ・なぜこれが重要な確率分布とよくいわれるのか ・実際にどのような事象がこれに従うのか (これは一様分布だけどこれは正規分布、といった具体例が示されると助かります) について教えてください。 回答の条件 URL必須1人2回まで 登録:2006/01/03 20:52:07 終了:-- 回答(1件) No.1 arsyu630... 続きを読む

言語処理のための機械学習入門

2014/07/28 このエントリーをはてなブックマークに追加 32 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 機械学習入門 言語処理 クラスタリング 単語 文書

言語処理のための機械学習入門 2.4 文書に対する前処理とデータスパースネス問題 2.5 単語のベクトル表現 2.6 文書や単語の確率分布による表現 河野和平 ストップワード • 話題の種類と関連性を持たない単語 – the,is,haveなどはどんな文書にでも出現する。 • 文書のクラスタリングなどの場合 – ストップワードに関する情報は重要でない。 – ストップワードを削除してベクトル化を行... 続きを読む

単語の数学的表現メモ - Negative/Positive Thinking

2014/04/28 このエントリーをはてなブックマークに追加 81 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip タスク 派生 ベクトル 次元 Negative

自然言語処理はじめに単語をベクトルや確率分布などの数学的表現で扱いたい場合があったりする。 しかし、「どのようなベクトル・確率分布にすべきか?」などはタスクに依存したりして、自明じゃない。 たくさんあって、派生や新しいものもどんどんでていると思うので、どんなものがあるか調べたかぎりメモ。 One hot表現各次元が「その単語か否か」を表すベクトルで表現 次元の大きさ=ボキャブラリ数例: スカイツリ... 続きを読む

コンカツの数学 - NtRand

2011/06/07 このエントリーをはてなブックマークに追加 19 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 概要 資料 ダウンロード 結婚 あなた

An Excel Add-In Random Number Generator Powered By Mersenne Twister Algorithm ENGLISH RSS ホーム 概要 ダウンロード 資料 確率分布 Navi NtRand な人々 NtParallel™ コンカツの数学 May 19, 2010 モテモテで我が世の春を謳歌していたあなたは、いよいよ真剣に結婚を考えることにし... 続きを読む

本の虫: 確率分布の使い方

2011/03/07 このエントリーをはてなブックマークに追加 38 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 使い方

2011/03/07確率分布の使い方TweetB!C++0xのstd::randomには、様々な分布クラスが存在する。一体どうやって使い分ければいいのか。ここでは、ゲームにたとえて考えてみる。もっとも簡単な分布は、一様分布(Uniform distributions)である。これは、a ≦ i ≦ b, の範囲の値iを、それぞれ等しい確率で返す分布である。ゲームでいえば、サイコロやルーレットなどの... 続きを読む

確率変数とはなにか - 西尾泰和のはてなダイアリー

2011/02/17 このエントリーをはてなブックマークに追加 15 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 西尾泰和 herumi 変数 diary 確率変数

http://homepage1.nifty.com/herumi/diary/1102.html#16西尾さんが確率変数が変数なのか写像なのかよく分からないと言っててどちらかというと「確率変数がΩ→Rの関数なのはわかったけどそれは確率分布と何が違うの」かと。教えてもらったことを僕が理解した範囲で掻い摘んで書くと 連続濃度の集合(例えば[0, 1])の部分集合の中には測度(長さ, 面積, ...)... 続きを読む

システムの納期とは確率分布だ − Publickey

2009/10/09 このエントリーをはてなブックマークに追加 348 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Publickey 納期 システム

2009年10月 9日 タグ : アジャイル開発 , システム開発 昨日はIBMのラショナルソフトウェアカンファレンスに参加しました。1日中、ソフトウェア開発方法論に関するセッションを聞いていたのですが(最後のセッションは、自分が司会のパネルディスカッションでもありましたが)、その中で最も印象的だったウォーカー・ロイス氏のプレゼンテーションを紹介したいと思います。 ウォーカー・ロイス氏はIBMラシ... 続きを読む

 
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