金塊が直接置いてある場合は、直接その質量を見積もれば良いのですが、金粉がばら撒かれている状態ではそれができません。仕方がないので、どれくらいの範囲から、どれくらいの密度でかき集めることができたかでその質量を決定するというわけです。同時に考えてやる必要が有るというわけです。私達は確率変数に対して、その確率を見積もりたいのです。考えてやらねばならないということになります。金塊に対してならば細分化した金粉という物理的な実体を想像できますが、確率に対してはそれが出来ません。仕方がないので「確率質量」と「確率密度」という言葉を当てはめて、上記の意味の有る値を計算する過程を表現したというわけです。この手の話は確率に関してのみならず、和と積分という概念に対していつでも通ずるものです。最後に今回扱ったサイコロに関する確率質量関数は、カテゴリカル分布などと呼ばれます。対象がサイコロであるとして、集めたデータから出目の確率を決定(すなわち確率質量関数の形を決定)していくのが推定という枠組みになります。推定を行う際には、いろいろな計算が必要となりますが、それらは微積分や線形代数が分かっていれば難しくはありません。確率・統計に現れる独自の公式もそれほど多くはないため、機械学習を学びながら触れているうちに、必要十分に学ぶことができるでしょう。以下はその基本的な公式などについてまとめた記事になります。s0sem0y.hatenablog.coms0sem0y.hatenablog.comまた以下の無料講座は非常に参考になります(スピードは初心者にはかなり早いですが、概念を理解した状態で挑めば、あとはしっかり数式をチェックしていくことで追っていくことができるでしょう)。»プロフィール自分が勉強していく上で学んだことなどをまとめていきたいと思います。ML_deep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。