AIと数理
確率変数とは観測する度にランダムに変動する変数のことである。サイコロの出目の事例や気温の事例がある。この変数の観測確率との対応を表現したものを確率分布と呼ぶ。離散的な確率分布を離散型分布と呼ぶ（サイコロの出目の事例）。気温のような連続的な確率変数の場合この関数に関する確率分布を表現するのに確率密度関数を使う。確率密度関数の値のことを確率密度と呼ぶ。疑似相関とは2つの変数の間に見かけ上の相関関係が存在するように見えるが実際その間に直接的な因果関係がない状況のこと。偏相関係数とはある変数間の相関から他の変数の影響を除去した後に残る相関の強さを表す指標のこと。自己情報量は怒る確率が低いほど大きい値を取る。相互情報量は片方を知ることでもう片方の情報がどれだけ得られるかを示す。ロジスティック回帰はもっともらしさである尤度の母数値を推定する最尤法が用いられる。最小二乗法は線形回帰におけるパラメータ最適化の手法のことである。
