Atsu
もうすぐ復活します。ちなみに9月卒業です。留学してないけど！
記事の執筆が遅くすみません。宣言したことができていない状態ですが、修論を終わらせ次第書きます。
私は大学時代は千葉大学の数学科に在籍していました。 そして、現在は東京工業大学の大学院に移籍し、渡辺澄夫研究室の修士学生として勉強しています。 そんな私ですが、渡辺先生の研究室に入ったからと言ってすぐにベイズ統計ができるようになるわけでもありません。 当然、私も渡辺澄夫先生が書いた「ベイズ統計学の理論と方法」を勉強している身分です。 しかし、この本を読んでいるうちになんと数学的に高度なことかと驚きました。 ４章からは多様体だとか、超関数だとか、弘中の特異点解消定理だ
Σは数学で総和を表す記号です。ところで、数学に興味があるひとは「積分とΣは同じようなものだ」という話を聞いたことがあると思います。今日はその話を詳しくします。 この記事の対象としているのは次のような方々です。 〇大数の法則自体は知っていて、数学的背景も知ってみたい方 〇機械学習やデータサイエンスを使う方で数学への興味が強い方 〇シンプルに数学に興味がある方 この記事以降では純粋数学初心者の方でも可能な限りきちんと数学的に理解していただけるよう努力しています。 ですので
ルベーグ積分の基礎に関する記事って需要あるんでしょうか
今回は大数の法則を考える上で必要な”近づき方”を見てみましょう。 この記事の対象としているのは次のような方々です。 〇大数の法則自体は知っていて、数学的背景も知ってみたい方 〇機械学習やデータサイエンスを使う方で数学への興味が強い方 〇シンプルに興味がある方 この記事以降では純粋数学初心者の方でも可能な限りきちんと数学的に理解していただけるよう努力しています。 ですので、純粋数学とはこういうものというイメージが無い方には最初は難しく感じるかもしれません。 はっきりい
前回、大数の法則の記事を分かりやすく説明しようという記事を書きました。 そして、その記事の続きとしてもう少し数学的な内容に踏み込んだ大数の法則を解説したいと思ったのですが―― そのまえにこの大切なテーマに関して説明しておかないと、とてもじゃないけど数学的に正確な議論はできないと感じ、この記事は別に独立させることにしました。 ということで、今回のテーマは確率変数です。 確率変数とはわかりそうでわからないこの言葉。 高校生のときには「ある試行に対してその値をとる確率が定
機械学習やデータサイエンスの応用でも時々顔を出す数学。これをなるべく正確に、でも分かりやすく説明するのがこの記事の目的です。 今回は統計を使うときには避けられない大定理、大数の法則を分かりやすく説明してみたいと思います。 というのも、この大数の法則、なんとなく分かった気にはなれますが、ちゃんと理解しようとして数学の本を開いてみるとなんだか３つくらいあるんですよね。 大数の弱法則とか大数の強法則とか、はたまた確率収束だとかほとんど確実に収束だとか―― 雰囲気をつかむこと
