📄️ 確率分布 (Probability Distributions)
SciPyを使用した確率分布の可視化と特性値の比較。離散分布と連続分布の理論値と実測値を詳細に解説
📄️ 中心極限定理 (Central Limit Theorem)
正規分布の再生性と中心極限定理をPythonシミュレーションで理解。指数分布と幾何分布を用いた実践的な検証
📄️ 線形回帰モデルにおける最小二乗法 (Least Squares Method in Multiple Linear Regression)
最小二乗法と正則化を用いた線形回帰モデルの理論と実装。GDPと乳児死亡率データを使用した実践的解析
📄️ 正則化ミニマムノルム解 (Regularized Minimal-Norm Solution)
線形回帰における正則化ミニマムノルム解の理論と実装。過学習防止とモデル選択の最適化手法を詳しく解説。
📄️ ベイズ推定 (Bayesian Inference)
逐次ベイズ学習による線形回帰パラメータの推定手法。事前分布から事後分布への更新プロセスと実装を詳しく解説。
📄️ カルマンフィルタ (Kalman Filter)
スカラー変数のカルマンフィルタによる状態推定手法。システム雑音と観測雑音が推定精度とカルマンゲインに与える影響を詳しく解説。