37. AIに必要な数理統計知識

確率密度は、確率変数がある値を取る確率を示す関数です。

相関係数は、2つの変数の関連性の強さと方向を示す統計量です。

最小二乗法は、誤差の二乗和を最小化する方法で、回帰分析に使用されます。

最尤法は、観測データを最もよく説明するパラメータを推定する方法です。

条件付き確率は、ある事象が起きたときに別の事象が起こる確率を示します。

相互情報量は、2つの確率変数間で共有される情報量を示す指標です。

最頻値は、データセット内で最も頻繁に現れる値です。

ポアソン分布は、一定時間内に発生する事象の回数をモデル化する確率分布です。

ユークリッド距離は、2点間の直線距離を測定する方法です。

標準偏差は、データのばらつきを測る指標で、分散の平方根です。