基底関数を色々変えて、線形回帰のエビデンスを計算してみた part 2 - 木曜不足

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基底関数を色々変えて、線形回帰のエビデンスを計算してみた part 2 - 木曜不足

前回長くなりすぎて力尽きた「線形回帰のエビデンス」の続き。って今回もむやみに長いんだけど。パタ... 前回長くなりすぎて力尽きた「線形回帰のエビデンス」の続き。って今回もむやみに長いんだけど。パターン認識と機械学習(PRML)読書会 #4 で idojun さんと「バイアス項って要るの？」という話になり。 PRML 3.4〜3.5 のモデルエビデンス使えば評価できるかも！　きっとバイアス項有りの方がエビデンスが大きくなるんだよ！　ＯＫ、計算してみた！　というお話。もちろん結果はとっくに出てたんだけど、なかなか記事に仕立てる間が無く。録りたまってた東のエデンもようやく見終えた*1ので、そろそろ書く。基底関数まずは多項式、ガウス、ロジスティック・シグモイドの各基底関数列を生成する関数(再掲)。第１引数は基底関数の次元。第２引数 has_bias はバイアス項の有無を TRUE/FALSE で指定。第３引数の s は「空間的な尺度」とやら。 polynomial_basis_f

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