からっぽのしょこ

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確率分布

各種の確率分布に関する記事です。確率分布ごとにカテゴリ分けしているので、各分布のカテゴリをご覧ください。また、このカテゴリの記事は概ね「確率分布に関する記事一覧」にまとめています。

負の二項分布の定義式

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、負の二項分布…

【Python】混合ポアソン分布の乱数生成

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、混合ポアソン…

【Python】混合ポアソン分布の計算

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、混合ポアソン…

【Python】混合ポアソン分布の作図

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、混合ポアソン…

ポアソン分布の正規化項の導出

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、ポアソン分布…

【R】二項分布のパラメータの可視化

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、二項分布のパ…

【R】1次元ガウス分布のパラメータの可視化

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、1次元のガウス…

【Python】ポアソン分布の乱数生成

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、ポアソン分布…

【Python】ポアソン分布の計算

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、ポアソン分布…

【R】ポアソン分布のパラメータの可視化

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、ポアソン分布…

ポアソン分布のエントロピーの導出

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、ポアソン分布…

【R】混合ポアソン分布の乱数生成

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、混合ポアソン…

【R】混合ポアソン分布のパラメータの可視化

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、混合ポアソン…

【R】混合ポアソン分布の作図

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、混合ポアソン…

【R】混合ポアソン分布の計算

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、混合ポアソン…

混合ポアソン分布の定義式の導出

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、混合ポアソン…

【R】2次元ガウス分布の作図【base plot】

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事は、「R言語 - Qiita Advent Calendar 2024 - Qiita」の6日目の記事です。 この記事では、R言語を使って2次元ガウス分布のグラフを作成します。 【前の内容】 w…

【Python】3次元マハラノビス距離の作図

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、マハラノビス距離について、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめ…

【Python】2次元マハラノビス距離の作図

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、マハラノビス距離について、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめ…

変数ベクトルと平均ベクトル・分散共分散行列の関係の導出

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、多次元ガウス分布やマハラノビス距離における二次形式の計算を確認します。 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに 変数…

【R】4.1:トピックモデルの生成モデルの実装【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、トピックモデルの生成モデルをR言語でスクラッチ実装します。…

【R】3.1:混合ユニグラムモデルの生成モデルの実装【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、混合ユニグラムモデルの生成モデルをR言語でスクラッチ実装し…

【R】2.2:ユニグラムモデルの生成モデルの実装【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、ユニグラムモデル(カテゴリモデル)の生成モデルをR言語でスク…

【R】2.4:ユニグラムモデルのMAP推定の実装:パラメータ推定【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、ユニグラムモデルにおけるMAP推定(パラメータ推定)をR言語で…

【R】2.3:ユニグラムモデルの最尤推定の実装【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、カテゴリモデルに対する最尤推定をR言語でスクラッチ実装しま…

【R】2.7:ユニグラムモデルのMAP推定の実装:ハイパーパラメータ推定【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、ユニグラムモデルにおけるMAP推定(ハイパーパラメータ推定)を…

2.7:ユニグラムモデルのMAP推定の導出:ハイパーパラメータ推定【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、カテゴリモデルに対するMAP推定(ハイパーパラメータ推定)の数…

2.7:ユニグラムモデルの経験ベイズ推定の導出:多様なハイパーパラメータの場合【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、カテゴリモデルに対する経験ベイズ推定(ハイパーパラメータ推…

【Python】3.1:混合ユニグラムモデルの生成モデルの実装【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、混合ユニグラムモデルの生成モデルをPythonでスクラッチ実装…

【Python】4.1:トピックモデルの生成モデルの実装【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、トピックモデル(階層混合カテゴリモデル)の生成モデルをPytho…