機械学習の数学的基礎は統計である、エライ人が言うとったのでワタクシも統計学の勉強をせねば・・・といくつかの入門書を図書館から借りて勉強しておるおるおーーるのである。
だが、なになにはこれこれ分布に従う事が知られている、というだけであってどうしてそうなるのってところがまるでわからない。それわかったら神!! ってか。
なになに分布ってものが何種類あるか知らないが本によっては少なく、本によっては多く。統計の専門家を目指すのではないので統計ってこういうものなのだなという概要が分かれば良しとするワタクシである。
最近、少し分かり始めた気がする。正規分布は・・・の前にガウス関数がどうしてあの数式になるのかは2,3の公理から導き出せると知った。その解説はサイト調べると出て来たのでして。
ガウス関数から正規分布へと繋がり。正規分布から派生したt分布とか何とか分布とか(笑)
推定とか検定とかも何をやろうとしているかは分かり始めた。あれはワタクシ流に解釈すると勘を補強しているだけだ。だって検定で棄却域ギリギリの数字が出た場合に棄却するのかしないのかは人が判断するしかないのだぜ。それって勘だぜ(笑) どーーや。そのギリギリのところでない場合には実は検定などしなくてもわかるってものだぜ、(笑) どーや。
というのが今のところのワタクシの感想である。
ま~例題が少ないのでもっと例題が欲しいですわ。
というわけで、なになに分布ってどれだけあるかはカシオサイト見たらわかるばい。
https://keisan.casio.jp/menu/system/000000000850
どーや、うんざりだろう。わかるさ~、うんざりだわす(´・ω・`)
というわけでしてワタクシは入門書に出てくる分布だけで十分ですわ。つーか、機械学習でよく使われる統計を勉強しませうね。
実際に何とか分布ではどういう値になるのかしらと思ったらカシオ計算サイトを活用すると良いであろうぞう。自分で電卓たたくか、wxMaximaで計算するか、Pythonでコード書くか・・・いちばん簡単なのも上のサイトの活用であるぞの。どーーや!!
つーわけでオツムの体操ですね。
機械学習ではベイズ統計だぜ、これ面白い・・・本は借りた。明日から本気出して読む。ほんまでっか。知らん。