数学 - [新]パソコン忘備録

数学

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本項は書きたての記事です。正確な情報は公式サイト、公式ドキュメント、記載の参照サイトでご確認ください。

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• 多項式関数

▼

　　f(x)=a, f(x)=ax+b, ax~2+bx+c, ax^3+bx^2+cx+d

• 対数

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• 三角

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• 逆三角

...

• 積分

...

• 微分

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数学、方式

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名称	カテゴリ	機械学習
モンテカルロ法	乱数	行動によって得られた報酬経験だけを頼りに状態価値、行動価値を推定
ミラー-ラビン素数判定法
ファンデルコルプト数列
ハルトン列
ソボル列
ニーダーライター列
ファウレ列
ブートストラップ法	統計学
ロジスティック回帰
最尤法
最尤推定
標準誤差
ベルヌーイ分布
ロジット
パーセプトロン	ニューラルネットワーク
シグモイド関数
バックプロパゲーション
PDPモデル
線形分類器
ボルツマンマシン
多層パーセプトロン
バックプロパゲーション
線形回帰	モデル
単回帰	モデル
多項式回帰	モデル
一般線形モデル	モデル
一般化線形モデル	モデル
離散選択	モデル
ロジスティック回帰	モデル
多項ロジット	モデル
混合ロジット	モデル
プロビット	モデル
多項プロビット	モデル
順序ロジット	モデル
順序プロビット	モデル
ポアソン	モデル
多水準モデル	モデル
固定効果	モデル
変量効果	モデル
混合モデル	モデル
非線形回帰	モデル
ノンパラメトリック	モデル
セミパラメトリック	モデル
ロバスト	モデル
分位点	モデル
等調	モデル
主成分	モデル
最小角度	モデル
局所	モデル
折れ線	モデル
変数誤差	モデル
最小二乗法	推定
線形	推定
非線形	推定
普通	推定
加重	推定
一般化	推定
部分	推定
総最小二乗法	推定
非負	推定
リッジ回帰	推定
正則化	推定
最小絶対偏差	推定
繰返し加重	推定
ベイズ	推定
ベイズ多変量	推定
回帰検証	背景
平均応答と予測応答	背景
誤差と残差	背景
適合度	背景
スチューデント化残差	背景
ガウス＝マルコフの定理	背景

機械学習、データマイニング

機械学習

名称	カテゴリ	概要
分類	問題
クラスタリング	問題
回帰	問題
異常検知	問題
相関ルール	問題
強化学習	問題
構造化予測	問題
特徴量設計	問題
表現学習	問題
オンライン学習	問題
半教師あり学習	問題
教師なし学習	問題
ランキング学習	問題
文法獲得	問題
決定木	教師あり学習
アンサンブル	教師あり学習
（バギング、ブースティング、ランダムフォレスト）	教師あり学習
k-NN	教師あり学習
線形回帰	教師あり学習
単純ベイズ	教師あり学習
ニューラルネットワーク	教師あり学習
ロジスティック回帰	教師あり学習
パーセプトロン	教師あり学習
関連ベクトルマシン(RVM)	教師あり学習
サポートベクトルマシン(SVM)	教師あり学習
BIRCH	クラスタリング
階層的	クラスタリング
k平均法	クラスタリング
期待値最大化法(EM)	クラスタリング
DBSCAN	クラスタリング
OPTICS	クラスタリング
平均値シフト	クラスタリング
次元削減	クラスタリング
因子分析	次元削減
CCA	次元削減
ICA	次元削減
LDA	次元削減
NMF	次元削減
PCA	次元削減
t-SNE	次元削減
構造化予測	構造化予測
グラフィカルモデル	構造化予測
（ベイジアンネットワーク、CRF、HMM）	構造化予測
k-NN	異常検知
局所外れ値因子法	異常検知
オートエンコーダ	ニューラルネットワーク
ディープラーニング	ニューラルネットワーク
DeepDream	ニューラルネットワーク
多層パーセプトロン	ニューラルネットワーク
RNN	ニューラルネットワーク
LSTM	ニューラルネットワーク
GRU	ニューラルネットワーク
制約ボルツマンマシン	ニューラルネットワーク
SOM	ニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク（U-Net）	ニューラルネットワーク
Q学習	強化学習
SARSA	強化学習
時間差分(TD)	強化学習
偏りと分散のトレードオフ	理論
計算論的学習理論	理論
経験損失最小化	理論
オッカム学習	理論
PAC学習	理論
統計的学習	理論
VC理論	理論
NIPS	学会・論文誌等
ICML	学会・論文誌等
ML	学会・論文誌等
JMLR	学会・論文誌等
ArXiv:cs.LG	学会・論文誌等
全般	学会・論文誌等
統計学および機械学習の評価指標	学会・論文誌等

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