ニューラルネットワーク（GLM,非線形回帰, スプラインからの入門）

研究室のブログに、昨今流行りのニューラルネットワークに関する解説を書きました。

大きの生態学者・生物学者になじみのある線形回帰モデル、一般化線形回帰モデルの復習から始めて、

多項式スプラインによる非線形回帰の仕組み、を経てなぜニューラルネットワークが柔軟で優れたモデルングが可能なのか、（数学的な厳密性やパラメータの推定法には触れず）統計モデルの概要として書きました。

もちろん昨今のAIは、大きな中間層、畳み込み、あるいはより洗練された活性化関数の利用など、最近の研究を多分に取り込んだものなので私が書いたほど単純なものではないのですが、ひとつの取っ掛かりになれば幸いです。