【AICで使う】KL divergence(カルバック-ライブラー情報量)をわかりやすく解説|python
こんにちは、今回はKL divergenceを解説します。 KL divergenceは、2つの確率分布間の相違を測定するために使用され、NLPにおける文書や単語の分布を比較する際に役立ちます。…
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【python】Ridge(リッジ)回帰で多重共線性を解決する話
リッジ回帰とは、重回帰分析の一つであり、機械学習には厄介な「多重共線性」の影響を少なくできる手法のひとつです。 複雑なデータをモデルに当てはめるときには、一般に多くの説明変数を使って表現をしますが、…
【モデル選択】AIC(赤池情報量基準)についてわかりやすく解説
1：AICとは何か AICは 「複数の統計モデルのうち、どれがより予測に適しているか」 を評価するために考案された指標です。…
【時系列】ARモデルをわかりやすく解説|Yule-Walker法や最尤法も
こんにちは、青の統計学です。 今回解説するのは、時系列モデルの基礎であるARモデルです。 まずは数式を見てみましょう。 ARモデル(autoregression model) $$y_{n} =…
