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機械学習による弾道シミュレーションのパラメータ推定

弾道シミュレーションをPythonで実装し、シミュレーションに用いるパラメータを観測値に合わせて調整する方法を解説します...
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データの偏りを補正するための誤差関数の提案

陽性例が陰性例に比べて著しく少ないデータセットを「偏ったデータセット」、または不均衡データセットといいます。この記事では...
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Pythonによる異常検知の実装―偏ったデータセットでの機械学習

現実世界では、陰性例に比べて陽性例が少なすぎるという偏ったデータセットによく出会います。通常の機械学習手法では、このよう...
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burn – Rust製DeepLearningフレームワークの紹介

burnはRust製の深層学習(Deep Learning)フレームワークです。 現在活発に開発が進められており、最新の...
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球面上の機械学習(パラメータの総和が一定となる条件下で)

概要 パラメータの総和が一定となる条件の下で、データから、これらのパラメータを学習(最適化)する方法を考える。すなわち ...
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行列の指数関数の定義と性質、その証明

概要 この記事では、行列の指数関数を定義した後、それが満たす代表的な性質について述べる。 最後に、性質ごとの公式について...
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有界な分布を用いたEMアルゴリズムが、なぜ失敗するのか?【一様分布】

EMアルゴリズムは任意の確率分布からなる混合分布に対して適用可能だが、有界な分布を用いた場合には失敗しやすい。この記事で...
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任意の確率分布でEMアルゴリズムを理解・実装する【正規分布以外も】

EMアルゴリズムは、混合正規分布の条件下で解説・実装される場合が多い。しかし本来、近似には任意の分布を用いることができる...