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『パターン認識と機械学習の学習』の学習 1章

Last updated at Posted at 2016-03-06

最初にお断りしますが、私も勉強中で正確な定義はあやふやです。とんでもない間違いをしている可能性がありますが、もし、ご理解に役立てば幸いです。

第1章 「序論」のための確率用語の学習の学習

1.1 確率変数は変数なのか

1.1.1 確率空間(Ω, F, P)

集合
「集合」って正式な定義は難しいのだけれど、まずは「集まり」くらいでよいのではないか。また、集合を具体的に表すときは、自然数の集合Ω={1, 2, 3, ...}のように書く。
部分集合
部分集合とは集合のなかの一部の集まりのこと。
集合族
集合族とは部分集合の集まりのこと。
集合の要素のこと。
    • 曜日の集合:{日, 月, 火, 水, 木, 金, 土}
      • 曜日の部分集合の1つ:{月, 水}。あるいは、{日, 金, 土}。
      • 日、月、… それぞれが元。
    • 整数の集合:{..., -2, -1, 0, 1, 2, ...}
      • 整数の部分集合の1つ:自然数:{1, 2, 3, ...}
      • 整数の部分集合の1つ:偶数 :{2, 4, 6, ...}
      • 整数の部分集合の1つ:{1, 3, 8}
      • ..., -2, -1, 0, 1, 2, ... それぞれが元。
σ加法族
次頁に説明がありますが、まー普通使う数字の集まり、くらいで最初はよいのではないか。
長さ、面積、体積などを拡張した考え方として測度がある。その測度の考え方の中に加法族がある。加法族とは集合演算をしたときにその集合が閉じているもの。つまり、集合の和や積をした結果がその集合のなかに含まれるもののこと。無限加算個まで考えた加法族のことをσ加法族という。

たとえば整数の集合Ωを考える。その部分集合である、集合A={1, 2, 3}, 集合B={2, 3, 4}のAとBの和(重複しない足し算)={1, 2, 3, 4}であり、AとBの積(両方の部分集合に含まれるもの)={2, 3}であるが、{1, 2, 3, 4}も{2, 3}も元の集合である整数の集合Ωに含まれているので加法族である(正確な定義では和と積以外の演算もあるが、ここでは省略)。

また、同じく整数の集合Ωを考えた場合に、その部分集合である、偶数の集合A={2, 4, 6, ...}と奇数の集合B={1, 3, 5, ...}の和は{1, 2, 3, ...}であり、積は∅(空集合)である。どちらも無限個あるが数えられるので無限加算個であり、元の集合Ωに含まれているのでσ加法族である(空集合もΩに含むと考える)。

って感じに普通考える数字はσ加法族になっている。

互いに素
2つの整数が1と-1以外に互いに共通の約数を持たない場合に、互いに素という。例4と10は共通の約数2を持つので互いに素ではない。3と14は1と-1以外に共通の約数を持たないので互いに素である。
一様分布
サイコロの出目のように、それぞれの出来事(事象)の確率が等しい場合の分布のこと。

1.1.2 σ加法族

合併
集合の和のこと。
共通部分
集合の積のこと。
補集合
その部分集合を除いた残りの集合のこと。
\begin{align}
集合AとBの和(合併)&:A\cup{B} \\
集合AとBの積(共通部分)&:A\cap{B} \\
集合Aの補集合&:A^c  (別の書き方では  \bar{A}) \\
AはBの元&:A\in{B}
\end{align}
余事象
事象Aに対して、事象Aが起こらないこと。

1.1.3 確率変数X

なし

1.1.4 確率変数は写像である

なし

次は『パターン認識と機械学習の学習』の学習 第2章

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