中心極限定理
中心極限定理とは、確率変数の平均が、元の分布にかかわらずサンプルサイズが大きくなるにつれて正規分布に近づくという確率論の基本定理です。AIや機械学習において、データの誤差分析や統計的検定、モデルの信頼区間を算出する際の理論的根拠として非常に重要な役割を果たしています。
確率分布のAI用語一覧
5件確率分布に関するAI用語を5件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
正規分布
正規分布とは、平均値の周辺にデータが最も多く集まり、平均から離れるにつれて左右対称に少なくなっていく鐘形の確率分布です。ガウス分布とも呼ばれ、自然現象やAIモデルの誤差分析など統計学の様々な場面で基本となります。
多変量正規分布
多変量正規分布は、複数の確率変数が同時に従う正規分布の拡張です。それぞれの変数が正規分布に従うだけでなく、変数間の相関関係も考慮してデータをモデル化できるため、機械学習やパターン認識において広く活用されています。
多項分布
多項分布は、3つ以上の排反な結果を持つ試行を独立に複数回繰り返したとき、それぞれの結果が何回発生するかを記述する確率分布です。自然言語処理の分野で文書分類やナイーブベイズ分類器などに広く活用されています。
カイ二乗分布
カイ二乗分布は、統計学や機械学習において独立した標準正規分布に従う確率変数の二乗和が従う確率分布です。主に統計的検定や適合度の評価、特徴量選択などに広く利用されます。