30.予測の数理 #統計学 #VRアカデミア

まじっくあわ〜

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公開日: 2019年5月27日

久しぶりに統計の話題です。
VA創立記念祭にあわせて投稿させていただきます。
https://scrapbox.io/vr-academia-wiki/VR%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%83%87%E3%83%9F%E3%82%A2%E5%89%B5%E7%AB%8B%E8%A8%98%E5%BF%B5%E7%A5%AD

今回のお話：統計学、モデル選択、赤池情報量基準（AIC）、過学習、Kullback–Leiblerダイバージェンス、Statistics, Model selection, Akaike Information Criteria, Kullback–Leibler divergence
解説動画リスト：https://www.youtube.com/watch?v=Ya1ccccWI4s&list=PLXybQpao6KMFiZGR3k4JNEglm6OgCaMOc

参考にした論文１（箱山2015）：https://www.jstage.jst.go.jp/article/seitai/65/2/65_KJ00010017030/_article/-char/ja
参考にした論文２（粕谷2015）：https://www.jstage.jst.go.jp/article/seitai/65/2/65_KJ00010017032/_article/-char/ja/
※動画は論文自体の紹介というよりAICの解説です。参考にした論文自体については上記URLにて無料で公開されておりますので、そちらをご参照ください
※動画中に厳密でない表現や、単純に勘違いや間違いが含まれる可能性もありますので、ご了承の上、ご視聴ください

＜プロット＞誰彼人、ふ～、プルギS
＜イラスト、BGM＞岸森、t-soach、KI
＜感謝をさせて頂きたい方々＞動画に記載