パラメータ推定（Parameter Estimation）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

パラメータ推定（Parameter Estimation）

パラメータ推定（Parameter Estimation）とは、統計学や機械学習において、観測データに基づいてモデルのパラメータ（未知の値）を推定する手法です。パラメータとは、モデルの構造やデータの生成プロセスを特徴づける値であり、この推定が正確であるほどモデルの予測精度が高まります。

例えば、線形回帰モデルでは、説明変数と目的変数の関係を表す係数がパラメータに該当します。パラメータ推定（Parameter Estimation）の方法としては、最尤推定（Maximum Likelihood Estimation: MLE）が広く用いられ、観測されたデータが最も確からしいという仮定に基づいてパラメータを求めます。また、ベイズ推定（Bayesian Estimation）では、事前分布に基づいてデータをもとにした事後分布を計算し、パラメータを推定します。パラメータ推定（Parameter Estimation）は、統計的仮説検定・予測・データ解析の基盤となる重要なプロセスです。

パラメータ推定（Parameter Estimation）関連用語

パラメータ推定（Parameter Estimation）に関連する単語は以下の通りです。

パラメータ推定（Parameter Estimation）やさしい解説

パラメータ推定（Parameter Estimation）とは、データをもとにして「わからない数字」を計算して見つける方法です。例えば、お菓子作りのレシピがあって、砂糖やバターの量が書かれていないとき、過去の経験や似たレシピから「だいたいこれくらいかな」と予想するような感じです。

コンピュータは、データを見て「このくらいの数字が一番合っているんじゃないか？」と計算して、いちばん正しいと思われる数字（これがパラメータです）を見つけます。これによって、いろいろなことを予測したり、問題を解決できるようになります。

AI関連の用語集【まとめ】

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