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中学生から分かるAI数学
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カテゴリー: [第二講]条件付き対数尤度と平均二乗誤差

AI(人工知能)とは入出力を結ぶモデルを作る事です。その仕組みをどう作るかがAIやデータサイエンスの中心となるトピックです。本講で扱う最尤法はその基礎となる考え方なので、一緒に数式の読み方や高校数学を予習しておきましょう。

第二講解説プリント全編のPDF( 執筆: 河村)

2-5 最尤法(最小二乗法との関係)

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12月 6, 202212月 6, 2022

2-G 最尤法(母集団)

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12月 6, 2022

2-G 最尤法(母平均と母分散)

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12月 6, 202212月 6, 2022

2-G 最尤法(主に微分)

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12月 5, 202212月 5, 2022

2-G 最尤法(主に対数)

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4月 6, 202112月 5, 2022

2-3 条件付き対数尤度,対数

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4月 6, 20214月 6, 2021

2-2 最尤法,条件付き確率,条件付き尤度,最尤推定量

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4月 6, 202112月 6, 2022

2-1 最小二乗法,平均二乗誤差

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3月 22, 20214月 6, 2021
  • 1-5 Tanh関数
  • 1-4 Sigmoid関数
  • 1-3 Softmax関数
  • 1-2 ReLU関数
  • 1-1 Step関数
  • 中学生から分かるAI数学[E資格対応]
  • [第一講]活性化関数
  • [第二講]条件付き対数尤度と平均二乗誤差
  • [第三講]確率分布
  • [第四講] 損失関数
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