【２通りの方法】最小二乗法を行列を使って解く方法をわかりやすく解説
高次式に最小二乗法を適用するには「行列」を使うのが便利 下記のデータが得られた時に、xからyを予測する回帰式を求めたいとします。 【6つもあった！ ...
確率と尤度の違いは何？具体例を挙げてわかりやすく解説します。
「確率」という言葉は私たちの日常でもよく使われますが、「尤度」はほとんど聞きません。 そもそも「ゆうど」と読めるだけでも奇跡でしょう。 そんな尤度ですが、これを ...
【スーパーわかりやすく！】不偏標準偏差を求めるにはn-1で割ることを証明する
以前の記事で標準偏差には２種類あり、単に標本データのばらつきを求めたい場合にはnで割り、母集団のばらつきを推定したい場合にはn-1で割ることを解説しました。 そ ...
【強化学習】モンテカルロ法をExcelに実装して迷路問題を解いてみた。
モンテカルロ法とQ学習との違い 強化学習は、最終目的を達成するために、今とるべき最適な行動を学習する機械学習の一手法です。 テトリスで一列ずつ崩すのではなく、溜 ...
【強化学習】Q学習のアルゴリズムをExcelに実装して迷路問題を解いてみた。
Q学習はAlphaGoで有名な強化学習の基本 強化学習は機械学習の一分野で、管理人がサプライチェーンマネジメントに最も有用と考えている手法です。 なぜなら、それ ...
【カーネルトリック】非線形のサポートベクターマシンをExcelに実装してみた。
カーネルトリックで非線形のサポートベクターマシンが解ける！ 宅配便会社Aでは、ある配送センターから1時間以内で配送できる範囲を調べるために、15か所の配送先でテ ...
サポートベクターマシンにラグランジュの未定乗数法を適用して制約条件付き最小化問題を解く
サポートベクターマシンは合理的な区分けを自動でしてくれる サポートベクターマシン（Support Vector Machines：SVM）は、得られたデータをそ ...
ラグランジュの未定乗数法は２つの関数の勾配の向きが同じになる点を求めること
機械学習の中でも有名なサポートベクターマシンについて理解するためには、ラグランジュの未定乗数法を理解する必要があります。 ところが、このラグランジュの未定乗数法 ...
活性化関数でよく使われるシグモイド関数の歴史や定義について調べてみた。
シグモイド関数を知らずしてニューラルネットワークは語れませんが、ふわっとした理解しかなかったので、調べて記事にしてみました。 シグモイド関数の定義や歴史、なぜニ ...
【勾配消失と勾配爆発はなぜ起こるのか？】その原因と対策をExcelで調べてみた
Excelだとわかる勾配消失と勾配爆発の原因 Excelでニューラルネットワークの実装を行うと、Pythonにあるようなライブラリーがないためとても手間がかかる ...