気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
ベイズ統計 - HELLO CYBERNETICS
66 users
www.hellocybernetics.tech
www.hellocybernetics.tech
www.hellocybernetics.tech
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
はじめに データとモデル 確率モデル 確率モデルを作る 複雑なモデルを使うことが最善手であるか モデル... はじめに データとモデル 確率モデル 確率モデルを作る 複雑なモデルを使うことが最善手であるか モデルの具体的な作り方 モデルの仮定 アンサンブルモデル 点推定モデル 最尤推定 制約付き最尤推定※ （最大事後確率推定） ベイズ予測分布と点推定 ベイズ統計学 ベイズ予測分布を得ることの意義 ベイズ統計学の主題 特異モデルと正則モデル ベイズ統計学のまとめ はじめに ベイズだの頻度論だので盛り上がっているので、ぶん殴られる覚悟で書いてみます。 データとモデル 観測値がランダムに見える場合、それを確率変数 $X$ として扱います。 さて、今、$X$ には我々が知ることのできない真の分布 $q(X)$ があるとしましょう。もしも、$X$ を無限回観測し満遍なくデータを集められるとすれば、$q(X)$ の形状を把握することができるかもしれません。 ところが、そんなのは幻想であって実際に無限回の観測を
www.hellocybernetics.tech
www.hellocybernetics.tech
www.hellocybernetics.tech
www.hellocybernetics.tech
www.nishinippon.co.jp
www.tdb.co.jp
qiita.com/zazen_inu
rocketnews24.com
qiita.com/zazen_inu
ascii.jp
syu-m-5151.hatenablog.com
dev.classmethod.jp
www.publickey1.jp
line-line-line.com
travelvision.jp
twitter.com/wiztenna
2023/05/24 リンク