データサイエンス・機械学習系の本を読んでよく出てくる分布の名前
こんにちは。研究室のゼミの時間にデータサイエンスの本を読んでいます。
どういった分布があるのかしっかり振り返らないまま一つ一つの分布についてまとめていたので、ここで分布の名前と分類を振り返ってみます。
分布関数
一様分布、ベルヌーイ分布、二項分布、ポアソン分布、正規分布、対数正規分布
カーネル密度関数：与えられたデータを使って密度関数を推定
推計統計学
大数の法則
中心極限定理
標本分布： カイ二乗分布、ステューデント分布、F分布
統計的推定： 推定量と点推定、不偏性と一致性、区間推定、推定量（1. 最尤法、2. ベイズ法）
統計的推定：
検定
①帰無仮説 μmath = μpor H0 H0が正しいのが5%(この割合を有意水準とする)とした時棄却する
②対立仮説 μmath ≠ μpor H1 有意水準を満たさない
第一種の過誤と第二種の過誤
第1種の過誤と第2種の過誤
ビッグデータ
Pythonによる科学計算
Numpyを使った計算の応用
インデックス参照
データのコピー
ブールインデックス参照
条件制御
Numpyの演算処理
重複の削除
ユニバーサル関数
最小、最大、平均、合計の計算
真偽値の判定
対角成分の計算
配列操作とブロードキャスト
再形成
データの結合
配列の分割
繰り返し処理
ブロードキャスト
Scipyを使った計算の応用
補間
線形補間
スプライン3次補間
線形代数：行列の分解
特異値分解
Ax = λx
A = UΣV*
LU分解
Ax = b
PLUx = b
コレスキー分解
研究も就活もしないといけなくて大変💦でも良い方向に持っていきたい!!!
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