相互情報量の定義とその重要性をわかりやすく解説 | KLダイバージェンス
相互情報量とは何か？この記事では、情報理論の重要概念である相互情報量の定義と性質を、エントロピーやKLダイバージェンスとの関係からわかりやすく解説。機械学習での活用法（変数選択など）も紹介します。
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【深層生成モデル】VAEの仕組みをわかりやすく解説｜ベイズ統計
VAE(変分オートエンコーダ)の仕組みをわかりやすく解説。深層生成モデルの基礎として、オートエンコーダとの違いから、潜在変数、変分下界(ELBO)、KLダイバージェンス、Reparameterization Trickまで数学的背景を交えて説明します。
【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。…
【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。…
尤度比検定とは？わかりやすく解説｜カイ2乗分布との関わり
汎用性の高い「尤度比検定」をわかりやすく解説。2つの統計モデル（完全モデル・縮小モデル）の適合度を比較する手法、検定統計量とカイ2乗分布の関係、GLMでのPython実装例までを紹介します。
