1.6　情報理論：学習メモ（by AI）
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機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

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1.6　情報理論：学習メモ（by AI）   LV2     Link：no title   2024/2/9
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この章では、情報理論について解説されています。情報理論は、通信工学の分野で生まれたものであり、確率論や統計学の一部としても用いられています。

まず、情報理論の基本的な概念であるエントロピーについて説明されています。エントロピーは、確率分布の平均的な不確かさや乱雑さを表す指標であり、シャノンエントロピーやカルバック・ライブラーダイバージェンスなどがあります。また、エントロピーを最大化する原理である最大エントロピー原理についても解説されています。

次に、最尤推定法や最大事後確率推定法におけるKLダイバージェンスについて説明されています。KLダイバージェンスは、確率分布の差異を表す指標であり、確率密度関数の類似性を評価するために用いられます。

さらに、情報理論を用いた特徴量の選択や次元削減についても紹介されています。情報量基準に基づく特徴量の選択や、PCA（主成分分析）などの次元削減手法が紹介されています。

この章では、情報理論の基礎的な概念や応用方法について解説されています。機械学習やパターン認識において、情報理論は重要な役割を果たしています。
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none   LV3 4月17日  
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