機械学習の予測モデルを線形モデル＋確率モデルで考える概要 - HELLO CYBERNETICS

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機械学習の予測モデルを線形モデル＋確率モデルで考える概要 - HELLO CYBERNETICS

はじめに復習一般化線形モデル、あるいは確率モデル確率モデル＋線形モデルガウス分布ポアソン分布... はじめに復習一般化線形モデル、あるいは確率モデル確率モデル＋線形モデルガウス分布ポアソン分布ベルヌーイ分布手順のまとめ階層モデルの序論最後にはじめにまずモデルを簡単な数式で見ていく話は、以下の２つの記事から続いてきました。 s0sem0y.hatena blog.com s0sem0y.hatena blog.com もしかすると、この記事から見たほうがむしろ見通しが良いのかもしれません。今回の記事は確率モデルや線形モデルをゴチャゴチャ組み合わせていろいろなモデルを考えられるという話をします。というより、ほとんど全てのモデルが個々に該当するのではないかと思われます。組み合わせて作られたモデルは最尤推定やベイズ推定、ときには確率を意識しない適当な損失関数の最小化によってパラメータが決定されていきます。さて大枠を捉える前に基本的な復習です。復習 $$ y = f(w

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agw2018/05/24
porunga9982018/03/10
sgkzhope2018/03/09
anycast2018/03/09
Nyoho2018/03/09

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