【役に立たない？】30.予測の数理【Taylor展開】

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。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VRアカデミア創立記念祭： 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 論文解説リレー： https://scrapbox.io/vr-academia-wiki/VR%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%83%87%E3%83%9F%E3%82%A2%E8%AB%96%E6%96%87%E8%A7%A3%E8%AA%AC%E3%83%AA%E3%83%AC%E3%83%BC ＜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＜前＞ sm34894803 　＜次＞ sm35363697 ＜他の解説とか＞ mylist/59068341 ＜他の動画とか＞ mylist/58010751 ＜ニコニ広告ありがとうございます！＞ふとん犬さま、ほぼ０さま

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