Kou

Lasso回帰とは Lasso回帰、またはL1正則化線形回帰は、統計学および機械学習の分野でよく用いられる手法の一つです。 通常の線形回帰では、予測値と実際の値との差（残差）を最小化するようにパラメータを調整しますが、Lass...

はじめに 時系列データは、経済学、気象学、医学など、多くの分野で一般的に使用されるデータの一つです。時系列データの予測や解析のためには、適切な特徴量の生成が必要です。 本記事では、時系列分析における基本的な特徴量エンジニアリン...

はじめに ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線とAUC（Area Under the Curve）は、機械学習や統計分析において、分類モデルの評価と比較に広く使用される重要な指標です。この...

傾向スコアとは 傾向スコアとは、実験や観察研究などで観測されたデータから、因果関係を推定するために用いられる数値です。具体的には、介入群（例えば治療群）と非介入群（例えば対照群）との間で、バイアスを調整するために使用されます。傾向ス...

はじめに 深層学習は、機械学習の分野において多くビジネスにも活用されています。その中でも、ニューラルネットワークの訓練において重要な役割を果たすのが「学習率」です。 本記事では、深層学習においてどのように学習率が利用されている...

NMFとは データ解析の領域では、非負値行列因子分解（Non-negative Matrix Factorization、NMF）は強力な統計処理手法として注目を浴びています。NMFは、多次元データの表現を非負の要素から構成される基...

はじめに データ分析や自然言語処理において、2つのデータセットやテキストの類似度を測る手法は非常に重要です。類 似度を計算するための指標として、一般的に使われるのが「ダイス係数（Dice Coefficient）」です。この記...

SGD回帰とは SGD回帰は、確率的勾配降下法を用いて回帰モデルのパラメータを最適化する手法です。SGD回帰では、データセット全体ではなく、ランダムなサンプル（ミニバッチ）を使用してパラメータの更新を行います。これにより、大規模なデ...

はじめに ディープラーニングにおいて、モデルの学習を進めるために最適なパラメータを見つけるための重要な要素が最適化関数です。最適化関数の選択は、モデルの収束速度、学習の安定性、性能の最適化に直接的な影響を与える重要な決定です。本記事...