機械学習

多腕バンディット問題について概要を説明する。テキサスホールデムへの応用などはそのうち考えたい。

テキサスホールデムについてゲームのルールを簡単に説明する。将来的に確率計算やモンテカルロシミュレーションの説明の題材として使うかもしれない。

回帰分析のパラメータ推定に確率的勾配降下法という機械学習で良く用いられる手法を適用した場合にどのようになるかを示す。

今更感が全開であるが、最近ようやく機械学習が回帰分析など他のデータ分析手法と異なるものであり、それがどのように機能しているかということを理解できた気がしたので、ここで簡単に説明してみよう。