この動画を視聴するためには、
プレミアム会員登録が必要です。
プレミアム会員登録
プレミアム会員登録
購入ページ
00:00
00:00
広告 : (
)
この広告は
5
秒後にスキップできます
5
秒後にスキップできます
広告をスキップ
スキップする
プレミアム会員になると動画広告や動画・番組紹介を非表示にできます
7
本作品は権利者から公式に許諾を受けており、
広告の収益は権利者に還元されます。
(※プレミアム会員にも表示されます)
この動画は非公開に設定されています
役に立たない?応用数学教室! #VRアカデミア
【役に立たない?】30.予測の数理【Taylor展開】
︙
2019/5/28
2019/5/28 6:00
投稿
721
721
7
7
5
5
ギフト
「いいね!」で動画を応援しよう!
いいね!
ランキング最高順位:
-
詳細
久しぶりに統計の話題です。
VA創立記念祭にあわせて投稿させていただきます。
今回のお話:統計学、モデル選択、赤池情報量基準(AIC)、過学習
、Kullback–Leiblerダイバージェンス
参考にした論文1(箱山2015):
https://www.jstage.jst.go.jp/article/seitai/65/2/65_KJ00010017030/_article/-char/ja
参考にした論文2(粕谷2015):
https://www.jstage.jst.go.jp/article/seitai/65/2/65_KJ00010017032/_article/-char/ja/
※動画は論文自体の紹介というよりAICの解説です。参考にした論文自体については上記URLにて無料で公開されておりますので、そちらをご参照ください
※動画中に厳密でない表現や、単純に勘違いや間違いが含まれる可能性もありますので、ご了承の上、ご視聴ください
VRアカデミア創立記念祭:
https://scrapbox.io/vr-academia-wiki/VR%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%83%87%E3%83%9F%E3%82%A2%E5%89%B5%E7%AB%8B%E8%A8%98%E5%BF%B5%E7%A5%AD
論文解説リレー:
https://scrapbox.io/vr-academia-wiki/VR%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%83%87%E3%83%9F%E3%82%A2%E8%AB%96%E6%96%87%E8%A7%A3%E8%AA%AC%E3%83%AA%E3%83%AC%E3%83%BC
<プロット>誰彼人、ふ~、プルギS
<イラスト、BGM>岸森、t-soach、KI
<感謝をさせて頂きたい方々>動画に記載
<前>
sm34894803
<次>
sm35363697
<他の解説とか>
mylist/59068341
<他の動画とか>
mylist/58010751
<ニコニ広告ありがとうございます!>ふとん犬さま、ほぼ0さま
シリーズ
前の動画はありません
次の動画はありません
もっと見る
プルギさん
フォローする
フォロー中
登録する
あとで見る
マイリスト
ニコニ広告
共有
アプリで視聴
解説・講座
科学
数学
VRアカデミア
統計学
赤池情報量基準
AIC
情報理論
統計モデル
機械学習
過学習
VRアカデミア一周年カウントダウンリレー
タグ編集
タグを調べる