一般化線形モデル(ロジスティック回帰、ポアソン回帰)のパラメータ推論を最尤法を使って実装してみます。確率モデルとして考えることで統一した考え方ができます（わざわざ「〇〇回帰」みたいな名称を覚える必要ない）。

統計モデリングという視点で、AIや平均値の意味を考察。 データの背景を確率モデルという形で解釈するための枠組みが統計モデリングであり、AIもデータの分布を推定するものとみることができる。 統計について、基礎的な部分ですが私の考えをまとめました。