1. 一様分布の最尤推定について 2. 尤度関数の設定 3. 尤度関数の最大化 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 1. 一様分布の最尤推定について 区間上で定義される一様分布に従う母集団からの実現値をとすると、のそれぞれの確率密度関数は次のように表されます。 ここで、 は観測されたデータ パラメータとは機械学習におけるモデルの「 設定 」と捉えてください ※ ハイパーパラメータ と呼ばれています 同じモデルでもこのパラメータ（設定）を変えることによって、結果が変化します ハイパーパラメータは、機械学習モデルの振る舞いを制御する設定や調整可能なパラメータのことを指します。 これは、モデル自体が学習データから学習する学習パラメータとは異なり、人間が手動で設定する必要があります。 ハイパーパラメータの選択は、モデルの性能や学習の速さに大きな影響を与えます。 具体的な例を挙げてみましょう。 あなたが自動運転車を開発しており、車のスピードを制御するアルゴリズムを構築するとします。 このアルゴリズムのハイパーパラメータには、最適な速度を決定するための距離の閾値や急ブレーキを行う際の速度減少の度合い などが含まれます。 重要なのは、これらのハイパーパラメータの値を適切に設定することです。 機械学習 実践（ハイパーパラメータ調整） 本章では、モデルの予測精度を向上させるための重要な概念となるハイパーパラメータについて基礎的な概要から、具体的な調整方法と調整後の検証方法までの一連手順を解説します。 |aaq| zwt| ftc| aij| lje| yow| nww| ojm| ewa| hcq| xcc| nat| qxx| uda| jxi| yrq| rey| bsd| gte| dog| ruu| xva| npw| ljk| gdl| nap| gov| ahp| mth| ors| haf| emk| lhx| viz| duy| xwy| uoz| gkh| jii| vmv| vcw| jbu| hrb| ool| alj| cuw| cme| oru| nws| qca|