統計学入門 で、仮説検定について再学習したのでメモ。改めて勉強すると曖昧な部分が整理されて良い。 仮説検定とは母集団について仮定された命題を標本で検証すること。帰無仮説を立てて その仮説が正しいとした場合に得られた標本が実現する確率の大きさで帰無仮説を採択するか棄却するかを決める...

 ■ はじめに 確率的に起きる事象に関して、限られた情報から正しく意思決定するためにはベイジアンネットワークは非常に強力なツールになる。ここでは、ベイジアンネットワークとは何か？pythonで実装するにはどうすれば良いか？を解説したい。また実際のデータを用いてベイジアンネットワー...

 メモ。 参考： リンク

  前回の投稿 では、ベイズ学習は以下の２ステップで行っていくことを述べた。 確率モデルの構築：グラフィカルモデルなどを利用しながら、事象の同時確率を定式化する。 推論：上で定式化した同時確率分布と、その未知のパラメータに対する周辺確率から事後確率を求める 実際にこのステップに従...

ベイズ学習は、観測できない未知の変数\(W\)の確率分布\(P(W)\)を、観測された事象（データ）\(D\)が得られたという条件のもとで推論するものです。すなわち事後分布\(P(W|D)\)を求める作業になります。 例えば、赤玉と白玉が入っている箱がありそれぞれの色の個数の割合...

 最近、ちょくちょくと人工生命（Artificial Life: ALife）というワードを聞くようになった。単語から読み取れるところなんとなくイメージできるけど、具体的にどういう研究なのか？どういう応用が期待できるか？人工知能（AI）と何が違うのか？などのイメージが沸かない。 ...