07/11/2024 / 最終更新日時 : 08/31/2024 bluest ベイズ 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 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、相互情報量 について解説します。 G検定にも範囲に入っていてびっくりしました。結構概念を理解するのに前提知識が必要なので、じっくり見ていきましょう。 数学的背景も踏まえて、理解が深ま […]
03/31/2024 / 最終更新日時 : 05/14/2024 bluest ベイズ 【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 こんにちは、青の統計学です。 今回は、深層生成モデルのVAEについて解説いたします。 ノイズに頑健な深層生成モデルとして、画像生成モデルとして利用されているので、生成AIの利用が広まってきた今勉強する価値ありです！ VA […]
12/21/2023 / 最終更新日時 : 09/14/2024 bluest NLP 【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。 レベル感としては、統計検 […]
01/28/2023 / 最終更新日時 : 04/29/2024 bluest Python 【python】尤度比検定で統計モデルの比較をしよう|統計的仮説検定 こんにちは、青の統計学です。 今回は、汎用性抜群な尤度比検定について解説いたします。 Rで解説したものコンテンツは以下になります。 【汎用性抜群】尤度比検定を解説します|R 尤度比検定(likelihood ratio […]
06/03/2022 / 最終更新日時 : 09/14/2024 bluest 推測統計学 【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 AIC(赤池情報量基準) モデルを比較する時に、観測したデータとの当てはまりの良さで判断することがあります。 これは最大対数尤度で考えています。 「対数尤度が大きいモデルが良い」と言うのは、一つの軸ではありますが複雑なモ […]
05/27/2022 / 最終更新日時 : 09/08/2024 bluest Python 【汎用性抜群】尤度比検定をわかりやすく解説します こんにちは、青の統計学です。 尤度比検定とは、汎用性の高い統計モデルの検定です。 その汎用性の高さは、サンプル数が十分大きい時には、尤度比検定統計量の対数に2をかけたものがカイ２乗分布に従う性質にあります。 行列を使わず […]
