HOMELv031 確率過程の各時点の変数が過去の変数と独立であるという性質を何と呼ぶか。 2026年3月27日 ホワイトノイズのように過去の履歴から将来の値の予測が全く不可能な極端なランダムさを示す性質である。 ニューラルネットワークにおいて入力データと出力データが同一になるように学習させることでデータの次元圧縮や特徴抽出を行うモデルはどれか。 観測データが複数の正規分布の重ね合わせから生成されたと仮定しEMアルゴリズムを用いて各分布のパラメータと混合比率を推定するモデルはどれか。