科学・テクノロジー

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「確率分布」と「確率密度関数」について簡単に紹介

 前回、迷惑メールの判定で有名な「ナイーブベイズフィルタ」を紹介しましたが、今回は「確率分布」と「確率密度関数」について簡単に紹介します。  ベイズ統計がイメージできるようになるので、ぜひ理解しておきましょう。 ...
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迷惑メールの判定で有名な「ナイーブベイズフィルタ」を簡単に紹介

 前回、「理由不十分の原則」と「ベイズ更新」を紹介しましたが、今回は迷惑メールを判定するための仕組みのひとつである「ナイーブベイズフィルタ」について紹介します。  とても簡単に迷惑メールが判定できる有名な仕組みなので、...
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「理由不十分の原則」と「ベイズ更新」を簡単に紹介

 前回、「ベイズの定理」を紹介しましたが、今回はベイズの定理を実際に応用するときに役立つ「理由不十分の原則」と「ベイズ更新」について紹介します。  機械学習や情報のフィルタリング、経営判断のための意思決定などに役立つの...
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1からnの2乗までの和(二乗和)の求め方を簡単に紹介

この前のエントリで等差数列・等比数列の一般項とその和の求め方について紹介しましたが、 今回は\(1\)から\(n^2\)までの和(二乗和)の求め方を『数学ガールの秘密ノート/積分を見つめて』を参考に紹介します。 ...
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機械学習にも使われているベイズの定理を簡単に紹介

 前回、確率の「4つの基本」を紹介しましたが、今回はそのなかの「乗法定理」を活用した「ベイズの定理」について紹介します。  機械学習や情報のフィルタリング、経営判断のための意思決定などに使われる定理なので、ぜひ覚えてお...
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「積の微分と商の微分」のやり方

この前の記事で合成関数の微分について説明しましたが、今回は積の微分と商の微分について説明します。 積の微分と商の微分とは、たとえば、「\(p(x)=f(x) \times g(x)\)」や「\(r(x)=f(x) \d...
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「合成関数の微分」のやり方

この前の記事で微分の公式とその導出方法について説明しましたが、今回は合成関数の微分について説明します。 合成関数の微分とは、たとえば、\(h(x)=(x^2+3)^6\) などのように、2つ以上の関数の合成で成り立って...
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微分とは瞬間の変化率を捉えるもの/自力で「導関数の公式」を導き出す方法

この前の記事で、「導関数の公式」を自力で導き出すときに必要な「二項定理」について説明しましたが、今回はとうとう導関数…つまり微分の説明をします。 微分は「瞬間の変化率」を求めるときに役立ちます。 たとえば、ある時...
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導関数の公式を導き出すために必要な二項定理を復習

ディープラーニングなどの機械学習を理解するには、微分の概念を理解しておく必要があります。 そして、微分を計算するのに役立つ「導関数の公式」は、二項定理を理解していれば自力で導き出せるんですよね。 そこで今回は、『数学ガー...
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等差数列・等比数列の一般項とその和の求め方

ディープラーニングなどの機械学習では、たくさんのデータを処理する必要があるため、数の並びをシンプルに表せる数列は頻出のテーマになります。 そこで今回は、『数学ガールの秘密ノート/数列の広場』を参考に、等差数列と等比数列の一般項...
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