【パターン認識ラジオ】05-3 ペンは人生を変える

学ぶあなたの応援団長、橘カンタァーです。 生成AIがゲームチェンジを起こして、承認と共創の時代になりました。 お聴きの皆さんが生まれながらに持っているやさしさ・仁・愛・志を、具現化できる力、思考力・言語化力・体験力、を身に付けましょう。 知識を持っているだけの価値は無くなりました。 耳十割目十割心十割で聴く姿勢と、その姿勢を維持する脊柱起立筋や表情筋の筋持久力をコツコツ高めましょう。 数式は手で考えましょう！ちょっとずつ脳が変わっていきます。 D次元ベクトルの内積で、緑軸上の値になります。 緑軸上の値の各クラスの平均は、\mu_1 = wベクトルとm_1ベクトルの内積、\mu_2 = wベクトルとm_2ベクトルの内積です。m_1ベクトルはクラス1の平均ベクトル、m_2ベクトルはクラス2の平均ベクトルです。 では、クラス内分散はどうでしょう。 \sigma_1^2 = ... = wベクトルの転置　分散共分散行列S_1 wベクトルという展開ができます。一つ一つ確かめていきましょう。 ここで、 a, bを同じ次元のベクトルとして、 (a^Tb)^2 = (a^T b)(b^T a) = a^T (b b^T) a と、分散共分散行列が S_1 = 1/n { (x_1\vec - m_1\vec)(x_1\vec - m_1\vec)^T + ... + (x_n\vec - m_1\vec)(x_n\vec - m_1\vec)^T} とできることを利用！！ クラス2のクラス内分散も同じように\sigma_2^2 = wベクトルの転置　分散共分散行列S_2 wベクトル 何回書いてもいいですからね。

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