統計・機械学習ブートラボ

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by Yu Kimura

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  • Released
  • Updated
  • August 27, 2026
  • August 27, 2026
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About

統計と機械学習は、読むだけでは腑に落ちません。 このアプリは「触って理解する」ことに全振りした学習アプリです。 ■ 1日1レッスン、約15分 レッスンは3ステップ。 1. テキストを読む(2分) 2. 実験で動かす(見る → 動かす → 壊す) 3. チェック3問で確かめる 毎日ひとつずつ積み上げれば、統計と機械学習の全体像が自然に手に入ります。 ■ 図は「本物の計算」です このアプリの図はアニメーション動画ではありません。スライダーを動かすたび、あなたのiPhoneが実際に計算し直した結果を描いています。 学習率を上げすぎて勾配降下が発散する瞬間。MCMCのサンプラーが棄却されて跳ね返る瞬間。粒子フィルタの粒が観測に引き寄せられて生き残る瞬間。すべて本物です。 ■ 62本の実験ラボ(すべて無料で使えます) ・勾配降下 — 学習率を上げすぎて発散を目撃する ・MCMC(Metropolis-Hastings)— 事後分布の上を歩く ・ギブスサンプリング — 階段状の経路と混ざりの遅さ ・粒子フィルタ — 粒の群れで非線形の状態を追う ・カルマンフィルタ — 予測と観測の重み付き綱引き ・隠れマルコフモデル — 傘を見て天気を推理する ・ニューラルネット — 誤差逆伝播で決定境界が曲がる ・EM混合ガウス — 楕円がデータを取り合う ・p-hackingシミュレータ — 引き直せば有意が出てしまう ほか、分布ギャラリー、中心極限定理、ゴルトンボード、指ドラッグ回帰、リッジとラッソ、K-means、PCA、信頼区間、仮説検定の検出力など。 ■ 学ぶ内容 — 数学の土台から最新手法まで 15コース・76レッスン。 ・線形代数の基礎 / 微分と最適化の基礎 ・確率の言葉 / 推定と検定 ・線形回帰 / 線形分類 ・最適化とニューラルネット ・カーネル法とSVM / グラフィカルモデル ・混合モデルとEM / ベイズ推論と近似推論 ・次元削減と多変量解析(PCA・因子分析・ICA・正準相関分析ほか) ・時系列解析(ARIMA・季節分解・スペクトル解析・GARCH・状態空間ほか) ・モデルの結合 / モデル評価と汎化 ■ 登録不要・通信不要 アカウント登録は要りません。個人情報も一切集めません。 すべての計算が端末内で完結するので、電波のない場所でも動きます。学習の進捗はiCloudで機種変更時に引き継げます。 ■ こんな方へ ・教科書で挫折した経験がある ・数式は追えるが、直感が湧かない ・仕事で使う手法の「なぜ効くか」を体で理解したい ・通勤時間で少しずつ学び直したい 統計と機械学習を、触って理解する。
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