巡回セールスマン問題は対称群を引数に持つコスト関数の最小化問題とみなせる。対称群は隣同士の互換から生成できる。いう事実をアニーリングに適用すると得られる。シミュレーティッドアニーリング的に(準)最適解を求める方法を少し考えたので、メモ的にソースコードだけでも。解説はそのうちやります。今回は、少し趣向を変えてボルツマンマシンが使われている例をみたいと思う。参考にしたサイトは次のサイト。基本的にすべてここに書いてあることを焼きなおししようと思う。前回はなしたボルツマンマシンだけれど、実際に学習を実行しようとなると、あるパラメータにおける期待値を計算する必要がある。最終章をいろいろと端折りながら紹介する。博士論文の最終稿やらでここ数日ネタを考えてませんでした。推定理論にもどって、不偏推定量について書こうと思う。データ集合が与えられているとして、を集合上の確率分布全体のなす集合とする。予告どおり、有限集合上の分布全体について書きたいと思う。データ集合が与えられているとして、を集合上の確率分布全体のなす集合とする。指数型分布族の例について書きたいと思う。データ集合が与えられているとして、を集合上の確率分布全体のなす集合とする。データ集合が与えられているとして、を集合上の確率分布全体のなす集合とする。今回は最尤推定について話をする。この推定は与えられたモデルが複雑だった場合に有効な(というか唯一使える)推定方法。統計量や十分統計量に関するところを荒く紹介*1。統計学関連での本は日本語の本よりも英語の本のほうが良いものが多い。言うわけで、今回は、次を紹介。2章の補足のときに言いたかったことをつらつらと。約束したものの中から一番簡単なものを。勉強会があるので、予習もかねて。blogならtexが使えると聞いて練習中。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。