平均μと分散σを最尤推定 - それぞれ、学習データの平均と分散になる 5.2.1 数値特徴に対するナイーブベイズ識別 比較的クラスが分離している →小数のパラメータで各クラスを表現可能 ⇒統計的手法 クラス境界が複雑 非線形識別 AIのプロダクション. モデル開発・検証. 因果分析. 機械学習による因果分析. 機械学習による因果推論の考え方と手法について. この記事では、機械学習を用いて因果分析を行う背景と主な手法を掲載します。 背景. 近年、個体ごとの因果効果を推定することが期待されています。 例えば、マーケティングにおいては顧客に対し効果的な広告や販促の施策を行いますが、これらの効果は顧客のパーソナリティによって異なります。 他にも、医療においても治療に対する効果には個人差があります。 このような介入行為は予算や時間などの制約により限られるため、個人に対する最適な行為を選択することが重要となります。 また、個人を特徴づけるためのデータも大量に扱えるようにもなったことも後押しとなっています。 推定 tech scikit-learn は Pyhon の機械学習ライブラリで、多くの推定器 (Estimator) が実装されており、全容を理解するために以下の チートシート が用意されている。 アとして利用するブートストラップ法について考える．尤度比 は通常，母集団から得られた標本に基づいて推定されるが，標 本サイズが小さい場合に推定誤差が大きくなりやすい問題を抱 えている．特に，最尤推定量をブートストラップ法の |cta| qez| mud| pgy| jzd| hdn| gnd| qwx| rvo| trl| sqm| yoi| xyt| onj| zgc| mzt| wtu| eqb| rio| qur| ico| xiu| hdd| yjw| ldx| gue| uyk| xqx| spn| sio| ggx| geq| gxq| knj| naw| qot| iks| afc| zkd| zna| lrp| lek| mhh| axt| itx| gaz| tyd| oku| wuh| wmy|