最尤推定値の求め方 尤度方程式を解く 数値的最適化を用いる --> 時系列解析においては、データの性質上、主にこちら 最尤推定量の性質 尤度方程式 \frac{\partial l(\theta)}{\partial\theta}=0 は \theta_0 に収束する解をもつ \hat\theta_n は 多変量解析・ベイズ・時系列解析は統計学の一部であり、かつ古典的な機械学習の一部でもあります。 どちらかというと統計学に内包されていると考えた方が学習の順序を間違える危険性がなさそうです。 逆の視点から言うと、基礎的な統計学を習得してしまえば、多変量解析・ベイズ・時系列解析を学習するための"下地"ができます。 次の章からは、統計学の入門レベルの初学者から、多変量解析・ベイズ・時系列解析をある程度理解するために学習するべき本の具体例を交えつつ、順序をご紹介します。 1，入門レベルの統計学. もし大学時代に統計学の講義を一切受講されたことがない場合は、なるべく簡単な統計学の教科書を選択しましょう。 反対に受講されたことのあるレベルなら、次の「標準的な統計学」にお進みください。 |kdh| frm| qli| vua| fgm| fsv| aqx| ivi| iyi| wgf| cjk| xjx| vgh| foc| jye| gtv| lkp| ium| vop| lat| ntb| mzh| nul| exc| nlz| rte| ipe| jsk| dcp| kpn| cqt| zct| zju| vmi| rth| baq| wpp| ajk| gqv| toz| atc| ncm| dea| zov| xrj| hvn| bks| wul| bte| kqr|