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ヤコビアンをわかりやすく解説する
01/16/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 基礎数学

ヤコビアンをわかりやすく解説【統計検定】|MCMCでの使用例

ヤコビアン 最初はなかなか理解が難しいかもしれませんが、MCMC法等の変数変換が必要な統計解析手法では必ず出てくる行列式です。 関連コンテンツはこちらをご覧ください。 【線形代数】固有値や固有ベクトルは機械学習にどう使わ […]

コサイン類似度を具体例も含めて解説する記事【青の統計学】
06/30/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 数学

コサイン類似度とは?高校数学で理解する

1. コサイン類似度とは? ベクトル同士の“方向の近さ”を測る指標 コサイン類似度(Cosine Similarity)とは、主に2つのベクトルがどのくらい同じ方向を向いているかを測定するための指標です。計算結果の値は- […]

【線形代数】固有値や固有ベクトルは機械学習にどう使われているのか|主成分分析
06/15/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 基礎数学

【線形代数】固有値や固有ベクトルは機械学習にどう使われているのか|主成分分析

こんにちは、青の統計学です。 今回は、前回大好評だった「線形代数がデータサイエンスにどう使われているのかシリーズ」の第二弾です。 大学数学で勉強した固有値や固有ベクトルが一体何の役に立っているのか…対角化で冪 […]

ベルマン方程式をわかりやすく解説|動的計画法
05/11/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 基礎数学

ベルマン方程式をわかりやすく解説|動的計画法

こんにちは、青の統計学です。 今回は、ベルマン方程式についてわかりやすく解説します。 ベルマン方程式とは ベルマン方程式は、「最適性の原理」を数学的に表現したものです。 最適性の原理とは、「ある時点での最適な意思決定は、 […]

分散と標準偏差を基礎から解説する
05/10/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue Python

【高校数学でわかる】分散と標準偏差をわかりやすく解説|散らばりの指標

分散(variance)と標準偏差(standard deviation) こんにちは、青の統計学です。 今回は、統計の基本である分散と標準偏差について解説していきます。 高校数学でも扱われる内容なので、高度な数学は必要 […]

【python】行列式や逆行列は機械学習でどう使われるのか|線形代数の活用方法
05/01/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 基礎数学

【python】行列式や逆行列は機械学習でどう使われるのか|線形代数の活用方法

大学数学で習う線形代数は、統計学や機械学習ではどのように活用されているのでしょうか? なんとなく説明変数をたくさん書かなくても行ベクトル一つ書いておけば良いから楽、程度に考えているかもしれませんが、実はもっと役に立ってお […]

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