お知らせ20200610 こちらの記事の英語版を公開しましたよければご覧ください Here is the english translation. 11 定義 12 基本的な性質 13 KL-divergenceは距離なのか 2.
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Kl展開 平均二乗誤差. PCA は相関のある多数の変数から相関のない少数で全体のばらつきを最もよく表す主成分と呼ばれる変数を合成する多変量解析の一手法 データの次元を削減するために用いられる 主成分を与える変換は第一主成分の分散. 数 字 アルファベット. 諸量との関係 21 KL-divergenceと相互情報量 22 KL-divergenceと対数尤度比 23 KL-divergenceとFisher情報量 3.
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2018 06 01から1ヶ月間の記事一覧 機械学習に詳しくなりたいブログ
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