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紫ログ:PRML: §3.3 ベイズ線形回帰 - livedoor Blog（ブログ）
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【C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会の情報はこちら】 まずは告知から。 次回（8/8... 【C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会の情報はこちら】 まずは告知から。 次回（8/8土13:30〜）ユートリヤ（曳舟駅から徒歩５分）にて →参加登録(ATND) ４章を読みます。 さて。 これまでの4回で3章まで読んだのですが、いまいち理解が進まず＞＜ → コードを書いて裏付けていかないとダメですね というわけで、§3.3.1 の図3.7（読書会ではidojunさんがRで作られていました）にGauche + OpenGLでチャレンジの巻。 3.3.1は「事後分布 ∝ 尤度 × 事前分布」を理解する最後のチャンスっぽい 多変量ガウス分布をビジュアライズしたい 多変量ガウス分布な乱数生成 それぞれの変数に何が当てはまるのか分かってない...Φとか太文字のtとか あと行列演算 そしてRに乗り換えろという天の声にも負けず なんとなくそれらしい結果（下のスクリーンショット
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2010/09/23 リンク