統計量と機械学習

統計量
集団における代表値
集団(様々な値を持つ)に対し、「同じ扱い」をする時に、何の値が最適か ?
例: 食堂の御飯の盛り付け量 : 大くても少なくても不満 => 平均値を用いる
集団の代表値を用いて、集団への対応を最適化できる
代表値を求める事が「学習」となる
例: 味見 => 味見して塩加減を視る(プロは「摘む」だけで解るようになる)
機械学習への応用
目的(特徴量)が明確なら、統計的なアプローチは、そのまま学習手段になる
代表値を内部状態(を示す量)として利用する
内部状態から行動を決める仕組みは事前に決める
内部状態が決れば、「学習済み」(外部の振舞いは、内部量から決るから)
内部状態が行動にどう影響(何が、何のように)するかが解らないと始まらない